苹果发文质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理
它们的表现是否真的体现了逻辑或符号推理能力,抑或是简单的模式识别,数据污染,甚至过拟合的结果?为进一步探索这一问题,研究团队此发了GSM-Symbolic,用于测试大语言模型在数学推理中的极限。GSM-Symbolic基于GSM8K数据集,通过符号模板生成多样化的问题实例,允许更可控的实验设计。为了更清晰地观察模型在面对这些变...
给小学数学题加句废话,OpenAI o1就翻车了,苹果论文质疑AI推理
1、作者提出了GSM-Symbolic,这是一个增强的基准,它使用符号模板生成GSM8K问题的多样化变体。这使得研究者能够对LLM在各种设置中的性能进行更细致和可靠的评估,超越了单点准确度指标。作者对25个最先进的开放和封闭模型进行了大规模研究,为LLM在数学推理任务中的行为提供了重要的见解。2、作者质疑了当...
...苹果最新论文:LLM只是复杂的模式匹配,而不是真正的逻辑推理
GSM-NoOp是在GSM-Symbolic的基础上,添加了一个看似相关但不影响整体推理的子句。所有模型,包括o1模型,都表现出了显著的性能下降。这说明,即使是强大的o1模型,也无法真正理解数学问题的逻辑结构5.即使是OpenAI的o1系列模型,也无法完全避免这些问题。o1-preview虽然有所改进,但仍然会犯一些低级错误,...
揭开OpenAI草莓模型神秘面纱——重塑大语言模型的逻辑能力
2.基础和推理后预测相结合:从每个推理后的隐藏状态输出中,训练一个“混合头”——一个浅层的多层感知器,产生一个权重来决定推理后下一个token预测的逻辑值在多大程度上应该被纳入与基础语言模型预测的逻辑值相比。由于引入了推理,这种方法减轻了微调早期的分布偏移。3.优化推理生成:优化推理生成参数(开始/结束token...
还能多捞50分!2024广东学考蒙题技巧出炉!高分模板+解题思路直接背
1.先看题再看材料!先看题再看材料!先看题再看材料!重要的事情说3遍。2.去证明这个选项是错误的,要比证明它是正确的要简单得多,这样你的答题效率会高得多。3.选项表述绝对的多为错误的。4.选项包含夸奖性的语言一般不会设错。5.带关联词的选项要谨慎(看前后逻辑是否正确,不仅而且一般不会出错)。
当AI遇上高考数学题,4个大模型“考生”“成绩单”出炉
九章大模型的部分解题过程也存在瑕疵(www.e993.com)2024年10月18日。在一道多选题中,九章大模型在推理中明明认为C选项错误,但最后又把C选为正确答案,“这个表述上下文之间没啥逻辑关系,让人摸不到头脑。”上述数学专业人士指出。如果看看正确率排名倒数第一的“考生”文心一言的试卷,令人匪夷所思的地方就更多了。看完这位考生答对的唯一一道题目...
GPT-4V数学推理如何?微软发布MathVista基准,评测报告长达112页
逻辑推理能力:在MathVista的逻辑推理问题中,模型需从抽象图形中推导出数字或形状的隐含规律。GPT-4V在这方面遇到了挑战,其准确率仅为21.6%,仅略高于随机猜测的8.1%。数值常识推理能力:MathVista中的数值常识推理涉及日常物品和名人知识。这类问题对大型模型是一大挑战。例如,下图所示的问题中,只有GPT...
GPT-4V数学推理如何?微软发布MathVista基准,评测报告长达112页
逻辑推理能力:在MathVista的逻辑推理问题中,模型需从抽象图形中推导出数字或形状的隐含规律。GPT-4V在这方面遇到了挑战,其准确率仅为21.6%,仅略高于随机猜测的8.1%。数值常识推理能力:MathVista中的数值常识推理涉及日常物品和名人知识。这类问题对大型模型是一大挑战。例如,下图所示的问题中,只有GPT-4V...
...演讲爆火!Meta朱泽园揭秘大模型内心世界:不同于人类的2级推理
用op代表解题所需的数学运算步数,作者发现,当在op≤21的题目上进行训练时,模型不仅能达到99%正确率,还能在更高难度的题目(如op=32)上保持83%的正确率(见图3)。这表明模型学会了某种推理技能,毕竟它从未见过op>21的题。(顺带一提,GPT-4o在该数据集上仅能应对op=10的题目,超过这个...
紫光摩度发布AIGC大模型下杀手级教育专属应用,从芯片、软硬件及大...
MoGPT1.0使用72B基座,通过通用数据、自有千万题库及结构化工具数据等,对模型进行了大量训练和对齐工作,让基座学会了将问题拆解并调用不同的Agent来完成理解题意、解题思路、使用知识、逻辑推理、计算等工作,显著增加了模型的可靠性。基于K12各类题型的数学中高考真题及教辅练习题的测试集,解题效果明显优于其他国内外大...