核心方法

核心思路：利用 LLM 生成代码，并由外部代码解释器运行得到结果。通过 LLM 生成的 verify 代码验证答案准确性。最终再由多次采样结合自我验证动态投票，得到准确的数学推理结果。

prompt设计：PoT few-shot

在开始之前，对中文数据进行预处理，翻译为英文问题。

0. 基于网页端GPT-4爬虫、纯自然语言（NL）few-shot CoT prompt，获取若干组解答（这一步的数据依然可以为后面的步骤利用，但这一步本身在我们的方案中是不需要的）。

1. 使用few-shot提供三个解题示例，要求LLM给出需要解答的题目的推理过程。

2. 任务描述使用自然语言（NL），而few-shot example则使用代码语言（PL）（PoT）。各种语言中Python效果最好。

3. PL推理过程使用外部的代码解释器（code interpreter），计算出最终的数值答案。

其他策略：majority vote + verify。

4. 重复多次1-4的步骤（在我们的方案中为30次），得到多组答案。

5. 重复一次1-3的步骤，但此时让LLM给出用于验算答案的verify函数，依然使用Python。

6. 对所有的答案数据，运行verify函数，根据verify的结果调整权重。

7. 对上述得到的所有答案进行加权多数表决投票。取票数最高者为投票结果。

8. 用网页端GPT-4爬虫处理可信度不高或Python code多次采样仍无法运行的题目，合并8中的答案得到最终的答案。

运行方式

**0. ** 根据AAAI_Comp_Code_Track1路径下的requirements.txt安装项目所需的依赖。

pip install -r "your\path\to\requirements.txt"

接着进入AAAI_Comp_Code_Track1\CN\gpt_4_runnner.py，修改其中的api_key与api_url两个变量，替换成运行环境中可使用的值。

1. 首先将中文问题翻译为英文问题。运行get_input_question_trans.py得到英文翻译问题数据集CN\data\GPT4_CN_Trans_EN.json。

python "your\path\to\get_input_question_trans.py"

2. 使用get_input.py构造每一个问题的code based prompt文件，通过GPT-4生成python函数，返回answer。相对路径为CN\data\input\GPT4_CN_PAL_4.json。

python "your\path\to\get_input.py"

3. 使用get_input_verify.py构造每一个问题的verify prompt文件，用于GPT-4生成python函数，判断给定结果true or false。生成的文件路径为：CN\data\output\GPT4_CN_Verify.json

python "your\path\to\get_input_verify.py"

4. 运行run_script.py，使用GPT-4 API，输入为构造好的code-based-prompt。相对路径为 data\input\GPT4_EN_PAL_3.json。获取response，得到python函数。共采样19次，获得19个json文件，例如CN\data\output\GPT4_CN_PAL_3_00.json。

python "your\path\to\run_script.py" [--num NUM] [--max_attempts MAX_APTS] --prompt 0

其中，可选参数--num表示采样次数，默认为30；可选参数--max_attempts表示最大重试次数，默认为5；必选参数--prompt，取0时获取解答所需的python code，取1时获取验证所需的python code。

5. 与第4步中类似地，运行run_script.py，使用GPT-4 API，输入为构造好的verify-prompt。相对路径为data\input\GPT4_CN_Verify.json。获得response，得到verify函数。共采样一次，得到文件data\output\GPT4_CN_Verify.json。可以用于多次采样的结果准确性判断，从而实现动态权重投票。

python "your\path\to\run_script.py" [--max_attempts MAX_APTS] --prompt 1

这一步中的采样次数将固定为1。

6. 运行get_answer.py，将采样得到的19组python函数本地运行，得到19组每个问题的answer。注意程序有时候会出现中止，需要多次运行。

python "your\path\to\get_result.py"

7. 运行GPT-4官方爬虫代码，对于难度为3、4的问题进行求解，得到1组每个问题的answer。储存的相对路径为CN\data\result\GPT-4-Official-CN-all.json。共十个账号同时爬。

8. 运行get_answer_verify.py，对所有采样得到的结果进行投票，其中GPT4-Official的权重 > code based的权重 > text baed的权重。（具体权重需要调参）根据verify判断结果，动态赋予权重，选取票数最高的最为最终答案。运行后得到两个文件，一是最终结果CN\data\file_to_be_submitted\GPT4_CN_vote_all_verify.json，二是每一个结果对应的票数CN\data\file_to_be_submitted\GPT4_CN_vote_all_verify_may_be_wrong.json。我们对同一个问题统计30多次采样的不同答案的票数，若最高的票数的数值较低，说明该答案可信度不高。

python "your\path\to\get_answer_verify.py"

9. GPT-4网页端爬虫，主要是网页端内部集成了代码解释器，并且可以运行，因此更容易生成准确的代码。运行方法为在GPT-4_Official_Scraper路径下，运行run_script.py。需要填写十个GPT-4账号和密码。