苹果研究揭示大型语言模型 (LLM) 在数学推理中的局限性
一项由苹果 AI 研究团队发表的新论文突出了大型语言模型 (LLM) 在数学推理方面的重大缺陷，尽管 LLM 在生成人类水平的文本方面取得了显着进展。
研究人员通过一个简单的数学问题证明了这一局限性。尽管 LLM 在原始问题中给出了正确的答案，但在添加无关信息后，其准确性急剧下降。
进一步的测试表明，几乎所有修改后的问题都会导致 LLM 回答准确率的大幅下降。这表明 LLM 并非真正理解数学问题，而是依赖于训练数据中的模式进行预测。
这一发现强调了 LLM 在进行真正逻辑推理时的局限性，阻碍了其在人工智能领域的发展。尽管 LLM 在许多方面表现出色，但其推理能力仍有改进的空间。
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