Cross-Language Assessment of Mathematical Capability of ChatGPT

📄 arXiv: 2405.11264v1 📥 PDF

作者: Gargi Sathe, Aneesh Shamraj, Aditya Surve, Nahush Patil, Kumkum Saxena

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-05-18

💡 一句话要点

跨语言评估ChatGPT数学能力：聚焦印地语等区域语言

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: ChatGPT 多语言评估 数学能力 思维链提示 印度区域语言

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对ChatGPT在多种自然语言，特别是印度区域语言中数学问题解决能力的深入评估。
  2. 论文核心思想是利用思维链提示，评估ChatGPT在多种语言下解决数学问题的能力，并分析其局限性。
  3. 实验结果表明，思维链提示在一定程度上可以提高ChatGPT在非英语语言中解决数学问题的准确性，但仍存在局限。

📝 摘要（中文）

本文评估了ChatGPT在多种语言（如印地语、古吉拉特语和马拉地语）中的数学能力。ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5，因其自然语言理解和生成能力而备受关注。然而，它在解决多种自然语言（特别是印度区域语言）的数学问题方面的表现，仍然是一个相对未被探索的领域。本文探讨了这些能力，并使用思维链提示来确定它是否像在英语中一样提高响应的准确性，并提供了对当前局限性的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估ChatGPT在不同语言环境下的数学能力，尤其关注印度区域语言（如印地语、古吉拉特语和马拉地语）。现有方法主要集中在英语环境下的评估，缺乏对多语言环境，特别是资源匮乏语言的深入研究，导致对ChatGPT真实能力的理解存在偏差。

核心思路：论文的核心思路是采用跨语言的数学问题集，结合思维链（Chain-of-Thought, CoT）提示策略，系统性地评估ChatGPT在不同语言下的数学问题解决能力。通过对比不同语言下的表现，分析ChatGPT的优势与不足，揭示其在多语言环境下的泛化能力。

技术框架：该研究的技术框架主要包含以下几个阶段：1)构建多语言数学问题集，涵盖不同难度和类型的数学问题；2)采用思维链提示策略，引导ChatGPT逐步推理并给出答案；3)对ChatGPT的输出结果进行评估，包括准确率、推理过程的合理性等；4)对比不同语言下的表现，分析ChatGPT的跨语言数学能力。

关键创新：论文的关键创新在于：1)首次系统性地评估了ChatGPT在多种印度区域语言中的数学能力；2)探索了思维链提示策略在非英语语言环境下的有效性；3)揭示了ChatGPT在多语言数学问题解决中存在的局限性，为未来的研究方向提供了参考。

关键设计：论文的关键设计包括：1)数学问题集的选取，需要保证难度适中，覆盖不同知识点；2)思维链提示的设计，需要清晰引导ChatGPT进行逐步推理；3)评估指标的选择，需要综合考虑答案的准确性和推理过程的合理性。具体参数设置和网络结构取决于ChatGPT本身，论文侧重于评估而非修改模型。

📊 实验亮点

实验结果表明，思维链提示在一定程度上提高了ChatGPT在非英语语言中解决数学问题的准确性。然而，与英语相比，提升幅度较小，且在某些语言和问题类型上效果不明显。这表明ChatGPT在不同语言之间的泛化能力存在差异，需要进一步优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型在多语言环境下的数学能力，提升其在教育、金融等领域的应用效果。同时，该研究也为开发更具包容性和适应性的多语言AI系统提供了参考，有助于推动AI技术在不同文化和语言背景下的普及。

📄 摘要（原文）

This paper presents an evaluation of the mathematical capability of ChatGPT across diverse languages like Hindi, Gujarati, and Marathi. ChatGPT, based on GPT-3.5 by OpenAI, has garnered significant attention for its natural language understanding and generation abilities. However, its performance in solving mathematical problems across multiple natural languages remains a comparatively unexplored area, especially in regional Indian languages. In this paper, we explore those capabilities as well as using chain-of-thought prompting to figure out if it increases the accuracy of responses as much as it does in the English language and provide insights into the current limitations.