6月7日消息，新加坡國立大學(xué)的研究者最近推出了一種名為Goat的模型，專門用于解決算術(shù)問題。該模型的推出被認(rèn)為是針對(duì)當(dāng)下GPT-4模型在算術(shù)能力方面存在的短板，因?yàn)镚PT-4在邏輯推理能力方面尚待提升，無法正確解答許多人認(rèn)為相對(duì)簡單的計(jì)算問題。dH328資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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研究人員通過一種新的方法，將算術(shù)問題根據(jù)可學(xué)習(xí)性進(jìn)行分類，并利用基本算術(shù)原理將不可學(xué)習(xí)的任務(wù)分解為一系列可以學(xué)習(xí)的任務(wù)。這種分解過程將復(fù)雜的計(jì)算過程拆解成簡單的步驟，讓模型能夠?qū)W習(xí)答題模式，并將過程泛化為看不見的數(shù)據(jù)，而非僅僅依靠權(quán)重記憶計(jì)算。這種新方法的應(yīng)用使得Goat模型能夠在算術(shù)性能方面取得顯著提高，尤其在零樣本學(xué)習(xí)中展現(xiàn)出近乎完美的精度，特別是在大數(shù)加法和減法生成答案的領(lǐng)域。dH328資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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研究人員在24GB顯存的GPU上進(jìn)行了Goat模型的訓(xùn)練，并使用BIG-bench算術(shù)子任務(wù)對(duì)其進(jìn)行了測(cè)試。結(jié)果顯示，Goat模型在準(zhǔn)確率方面表現(xiàn)出色，超過了業(yè)內(nèi)的Bloom、GPT-NeoX、OPT等模型。尤其是Goat-7B模型在零樣本學(xué)習(xí)中的準(zhǔn)確率甚至一度超過了經(jīng)過少樣本學(xué)習(xí)后的PaLM-540模型，在大數(shù)計(jì)算方面更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了GPT-4。dH328資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

新加坡國立大學(xué)研究者的這一成果對(duì)于改進(jìn)自然語言處理模型在算術(shù)問題上的表現(xiàn)具有重要意義。通過將任務(wù)分解為可學(xué)習(xí)的部分，并利用基本算術(shù)原理來指導(dǎo)模型學(xué)習(xí)，Goat模型實(shí)現(xiàn)了較高的準(zhǔn)確度和性能。未來，這一方法可能會(huì)被應(yīng)用于其他領(lǐng)域的問題求解，為人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來更多可能性。dH328資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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