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arXiv:2507.22069 (cs)
[提交于 2025年7月16日 (v1) ,最后修订 2025年7月31日 (此版本, v2)]

标题: 一个计算匹配的重新评估在MATH上

标题: A Compute-Matched Re-Evaluation of TroVE on MATH

Authors:Tobias Sesterhenn, Ian Berlot-Attwell, Janis Zenkner, Christian Bartelt
摘要: 重用已建立的定理和公式是数学问题解决的核心,它们作为处理日益复杂挑战的基本构建块。 最近的工作,TroVE,认为生成代码的大规模语言模型(LLMs)可以在MATH基准上类似地受益于引入和重用更高级的工具箱。 通过在三个模式的集合中分配计算预算——直接生成代码、创建工具和重用工具——TroVE声称其表现优于仅执行直接生成的PRIMITIVE基线。 然而,最近的分析(Berlot-Attwell等,2024年)对这些提升提出了质疑,指出所创建的工具通常很微不足道或很少被重用,这表明改进可能来自自我一致性或自我修正。 在本工作中,我们在MATH上重新评估了TroVE,分析了其每个模式的影响,并表明其优势并非来自这些机制,而是仅仅因为TroVE相比PRIMITIVE投入了更高的计算预算。 为此,我们还对TroVE原始选择机制的实现进行了一个小的修正,使TroVE在MATH上的准确率提高了3%。 在计算资源匹配后,TroVE的优势减少到1%的微小提升,这表明这种工具箱方法在MATH上并没有提供显著的优势。
摘要: Reusing established theorems and formulas is central to mathematical problem solving, serving as essential building blocks for tackling increasingly complex challenges. Recent work, TroVE, argues that code-generating Large Language Models (LLMs) can benefit similarly on the MATH benchmark by inducing and reusing higher-level toolboxes. By allocating computational budget across an ensemble of three modes -- directly generating code, creating tools, and reusing tools -- TroVE claims to outperform a PRIMITIVE baseline that only performs direct generation. However, recent analysis (Berlot-Attwell et al., 2024) casts doubt on these gains, noting that the tools created are often trivial or rarely reused, suggesting that improvements may stem from self-consistency or self-correction. In this work, we re-evaluate TroVE on MATH, analyze the impact of each of its modes, and show that its benefit does not come from these mechanisms, but simply from a higher computational budget spent for TroVE compared to PRIMITIVE. To this end, we also perform a small correction in the original implementation of TroVE's selection mechanism, boosting TroVE's performance on MATH by 3\% in accuracy. After matching for compute, the benefit of TroVE reduces to a marginal improvement of 1\%, suggesting that this toolbox approach does not provide a significant benefit on MATH.
主题: 编程语言 (cs.PL) ; 人工智能 (cs.AI)
引用方式: arXiv:2507.22069 [cs.PL]
  (或者 arXiv:2507.22069v2 [cs.PL] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.22069
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Tobias Sesterhenn [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2025 年 7 月 16 日 03:11:43 UTC (96 KB)
[v2] 星期四, 2025 年 7 月 31 日 07:33:11 UTC (98 KB)
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