10月12日消息,蘋果研究員發(fā)布了一篇論文,名為《理解大型語言模型中數學推理的局限性》。該論文提到,LLM在解答數學問題時容易受到干擾,一道簡單的數學題只要稍加改動,比如添加無關緊要的信息,LLM就會推理錯誤。
論文中列舉出了幾個案例,比如“奧利弗星期五摘了44個奇異果,星期六摘了58個,星期日摘得數量是星期五的兩倍,那么奧利弗一共摘了多少個奇異果?”,面對這樣簡單的數學題,LLM能夠計算出準確答案。如果在原題上加一個無關緊要的信息,比如“星期日,他摘得奇異果數量是星期五的兩倍,其中5個比平均小”,這時,LLM卻給出了錯誤的答案(88-5=83,正確答案應該是44×2=88)。
值得一提的是,蘋果研究人員經過修改數百個問題,幾乎所有問題都會影響LLM給出正確的回答。蘋果研究人員認為,LLM并不是真正理解數學問題,而是根據訓練數據中的模式進行預測。
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