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蘋果發文質疑:大語言模型根本無法進行邏輯推理

蘋果發文質疑:大語言模型根本無法進行邏輯推理

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原標題:蘋果發文質疑:大語言模型根本無法進行邏輯推理
關鍵字:模型,問題,能力,語言,性能
文章來源:人工智能學家
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大語言模型(LLM)是真的會數學推理?還是只是在“套路”解題?
近年來,大語言模型在各種任務中的表現引起廣泛關注。一個核心問題逐漸浮現:這些模型是否真正具備邏輯推理能力,還是僅僅通過復雜的模式匹配來應對看似推理的問題?尤其是在數學推理任務中,模型的表現究竟是在模擬人類思維,還是僅僅通過數據模式匹配得出答案?
日前,來自蘋果公司的 Iman Mirzadeh 及其研究團隊提出了一個名為 GSM-Symbolic 的新基準,針對多個開源模型(如 Llama、Phi、Gemma、Mistral)和閉源模型(如 GPT-4o、o1 系列)進行了大規模評估。
結果顯示,當問題中的數值或名字變化時,模型的會表現出顯著的波動。此外,隨著問題難度的提升(如增加更多子句),模型的表現迅速下降,這表明這些模型在推理復雜問題時非常脆弱。
研究團隊認為,這種表現下降并非偶然,而是因為當前的大語言模型缺乏真正的邏輯推理能力,更多是在基于訓練數據中的模式進行匹配,而非像人類一樣進行符號和邏輯推導。
即使是簡單的變化,如調整問題中的數值,也能導致模型準確率下降 10%。而當問題增加一個額外但無關的子句時,性能下降幅


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