相信很多大家對蘋果新論文證明LLM大模型存在缺陷！沒有進(jìn)行真正的邏輯推理還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

10月13日消息，近日，蘋果公司的AI研究團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一篇題為Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的論文，揭示了大型語言模型（LLM）在數(shù)學(xué)推理方面的顯著局限性。

盡管這些模型在生成人類水平的文本方面表現(xiàn)出色，但當(dāng)處理簡單的數(shù)學(xué)問題時，即使問題僅進(jìn)行了微小的改動，如添加無關(guān)信息，模型的表現(xiàn)也會急劇下降。

在論文中，研究人員通過一個簡單的數(shù)學(xué)問題證明了這一點(diǎn)。

他們提出了一個關(guān)于采摘獼猴桃的問題：奧利弗在周五挑選了 44 個獼猴桃，然后他在周六挑選 58 個獼猴桃，周日，他采摘的獼猴桃數(shù)量是周五的兩倍。奧利弗有多少個獼猴桃？

此時，LLM能夠正確地計算出答案。

但是，一旦問題中加入了無關(guān)的細(xì)節(jié)，如其中5個奇異果比平均小”，模型便給出了錯誤的答案。

研究人員進(jìn)一步對數(shù)百個類似的問題進(jìn)行了修改，發(fā)現(xiàn)幾乎所有問題的修改都導(dǎo)致了LLM回答成功率的大幅降低。

這一發(fā)現(xiàn)表明，LLM并未真正理解數(shù)學(xué)問題，而是更多地依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式進(jìn)行預(yù)測。

當(dāng)需要進(jìn)行真正的邏輯推理時，這些模型往往無法產(chǎn)生合理的結(jié)果，這一發(fā)現(xiàn)對人工智能的發(fā)展提供了重要的參考。

雖然LLM在許多領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，但其推理能力仍有待改進(jìn)。

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