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news 2025/7/3 18:30:31

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随着大型语言模型（LLMs）在理解和生成复杂数学内容方面的能力显著提高，通过利用所有公开数据以及相当一部分私有数据，已经取得了进展。然而，高质量、多样化和具有挑战性的数学问题来源正在逐渐枯竭。即使是寻找新的评估问题也变得越来越困难，因为新发布的人类考试与过去的考试相似，可能已经包含在LLMs的训练数据集中。因此，迫切需要创新的方法来创造新的、多样化的和具有挑战性的问题。

本文提出一个结合 LLM 和人类专家的框架，用于生成多样且具有挑战性的数学题目。该框架利用 LLM 的元认知技能提取现有数学数据集中的核心技能，并使用这些技能生成新题目。人类专家验证并进一步改进 LLM 生成的题目，以提高其质量和难度。

1 方法

AI 辅助题目生成流程分为五个步骤，旨在利用 LLM 和人类专家的互补优势，生成新颖且具有挑战性的数学题目。

(A) 技能对验证（Skill Pair Validation） - 模型首先验证给定的技能对是否不同且不相似。如果技能太相似，它们将被标记并排除在问题生成之外。

(B) 问题生成（Question Generation） - 使用经过验证的技能对，模型生成一个需要应用两个技能的问题。问题生成时，模型需要尝试解决该问题，同时采取一种对抗性方法。

(D) 问题验证（Question Validation） - 根据尝试解决方案，模型验证生成的问题，检查正确性、技能严谨性、清晰度和其他质量标准。

(E) 最终解决方案（Final Solution） - 有效的问题将由模型重新解决，使用高级技术如上下文提示和多数投票，以提高最终解决方案的准确性。

人类专家对 LLM 生成的题目进行进一步审查，以确保其质量和难度。该流程有效地结合了 AI 和人类监督的优势，以确保生成的题目具有高质量和挑战性。

2 MATH2数据集

MATH2数据集是通过将大型语言模型（LLMs）的能力和人类专业知识相结合生成的高质量数学问题集合。这一数据集的创建过程始于从MATH数据集中提取数学技能，然后利用这些技能生成需要综合运用两种技能解决的问题。这些问题随后由人类标注者进行验证和进一步细化，以确保它们的挑战性和创造性。

MATH2数据集的特点包括：

多样性和难度：MATH2数据集中的每个问题都结合了MATH数据集中不同部分的两种技能，这样的组合为问题带来了更高的多样性和难度。
人类参与：人类专家在问题生成过程中扮演了关键角色。他们通过识别LLM生成的问题中的错误或不完整的想法，并对这些问题进行改进，以提高问题的质量。
性能评估：实验结果表明，与原始的MATH数据集相比，所有模型在MATH2数据集上的性能都有所下降，这表明MATH2数据集对模型来说更具挑战性。
作为上下文示例的有效性：当MATH2中的问题用作其他语言模型的上下文示例时，它们能够比MATH数据集中的标准示例更有效地提高模型在MATH数据集上的性能。
生成问题的质量：人类标注者在验证过程中对MATH2中的180个问题-解决方案对中的79个进行了修改，以增加问题的难度或纠正问题/解决方案。这些修改包括对问题的轻微更改以提高清晰度，以及对问题的显著更改，使其对人类更具吸引力。
技能覆盖：MATH2数据集覆盖了从MATH数据集中提取的97种技能中的多种技能。尽管MATH2数据集的规模有限，但它所包含的技能分布并不均匀，有些技能只由一个问题所代表。

3 实验

3.1 模型性能比较

在 MATH2 数据集上评估了各种语言模型，包括 MetaMath、MAmmoTH、Gemmma、Llama-3 系列、Phi-3、deepseek-math 和 Mixtral-8×7B-Instruct，以及大型专有模型，例如 GPT-4o、GPT-4 Turbo、Gemini-1.5-Pro、Claude 3.5 Sonnet 和 Claude 3 Opus。将这些模型在 MATH2 上的表现与其在 MATH 数据集上的表现进行了比较。

结果表明，所有测试的模型在 MATH2 上的性能都显著低于 MATH 数据集。