LLM推理就是对的吗
- 量子位
- 2024-10-19 10:45:29
LLM推理就是对的吗
大语言模型（LLMs）的推理就一定是对的吗？它们真的具备逻辑思维，还是仅为大数据训练出来的机器？
苹果近期的一项研究，对此进行了深度测试。
为了应对传统评估基准在数学和逻辑推理方面的局限，研究团队开发了一种更为严格和多样化的测试方法——GSM-Symbolic。
本套测试方法从四个角度，确保测试结果的可信度：
• 引入GSM-Symbolic基准：基于符号模板生成多样化的数学问题，提供了比传统的GSM8K的静态题目集更细致的评估。
• GSM-NoOp挑战：设计含有无关信息的题目，测试模型在忽略无关数据方面的能力，进一步揭示其推理局限。
• 大规模性能变化分析：通过调整题目参数（如数字和名称），系统分析LLMs在不同变体下的表现波动。
• 复杂性递增测试：逐步增加问题复杂度（如增加子句数量），评估模型在处理复杂推理时的稳定性和可靠性。
实验结果表明，LLMs在数学推理上确实存在显著问题，主要体现在以下几个方面：
1. 名称变动方面：模型对问题中名称和数字的微小变化极为敏感，类似于小学生的数学测试成绩因名称变更而波动约10%。
2. 复杂问题方面：随着问题复杂度的增加（从GSM-M1到GSM-P2），模型的表现不仅下降，而且波动幅度增大，导致其可靠性显著降低。
3. 无关数据方面：在引入无关信息后，所有模型的性能大幅下降，甚至包括最新的o1系列模型，显示出模型在忽视无关数据方面的严重不足。
5. 规模化方面：即使通过增加数据、参数或计算能力，模型性能变化依然存在。OpenAI的o1系列虽有所提升，但仍存在显著的错误，如对时间概念的误解。
总结来看，当前的大语言模型在数学推理方面缺乏真正的逻辑理解，更多依赖于模式匹配而非真正的逻辑推理。其表现仍远未达到可以完全信任的水平。
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大语言模型（LLMs）的推理就一定是对的吗？它们真的具备逻辑思维，还是仅为大数据训练出来的机器？
苹果近期的一项研究，对此进行了深度测试。
为了应对传统评估基准在数学和逻辑推理方面的局限，研究团队开发了一种更为严格和多样化的测试方法——GSM-Symbolic。
本套测试方法从四个角度，确保测试结果的可信度：
• 引入GSM-Symbolic基准：基于符号模板生成多样化的数学问题，提供了比传统的GSM8K的静态题目集更细致的评估。
• GSM-NoOp挑战：设计含有无关信息的题目，测试模型在忽略无关数据方面的能力，进一步揭示其推理局限。
• 大规模性能变化分析：通过调整题目参数（如数字和名称），系统分析LLMs在不同变体下的表现波动。
• 复杂性递增测试：逐步增加问题复杂度（如增加子句数量），评估模型在处理复杂推理时的稳定性和可靠性。
实验结果表明，LLMs在数学推理上确实存在显著问题，主要体现在以下几个方面：
1. 名称变动方面：模型对问题中名称和数字的微小变化极为敏感，类似于小学生的数学测试成绩因名称变更而波动约10%。
2. 复杂问题方面：随着问题复杂度的增加（从GSM-M1到GSM-P2），模型的表现不仅下降，而且波动幅度增大，导致其可靠性显著降低。
3. 无关数据方面：在引入无关信息后，所有模型的性能大幅下降，甚至包括最新的o1系列模型，显示出模型在忽视无关数据方面的严重不足。
5. 规模化方面：即使通过增加数据、参数或计算能力，模型性能变化依然存在。OpenAI的o1系列虽有所提升，但仍存在显著的错误，如对时间概念的误解。
总结来看，当前的大语言模型在数学推理方面缺乏真正的逻辑理解，更多依赖于模式匹配而非真正的逻辑推理。其表现仍远未达到可以完全信任的水平。
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