马红俊2口爆竹竹清:美国出售委内瑞拉在美石油公司委政府:强盗行径

来源:央视新闻 | 2024-10-13 19:26:46
光明网 | 2024-10-13 19:26:46
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"马红俊2口爆竹竹清",  转自:AI    大语言模型真的可以推理吗?LLM都是“参数匹配大师”?苹果研究员质疑LLM推理能力,称其“不堪一击”!  苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文,对大型语言模型(LLM)的推理能力提出了尖锐的质疑,他认为,LLM的“推理”能力,其实只是复杂的模式匹配,不堪一击!  论文作者研究了包括Llama、Phi、Gemma、Mistral等开源模型,以及GPT-4o和o1系列等闭源模型。需要指出的是,在OpenAI发布GSM8K的三年里,模型的性能有了显著提升,从GPT-3(175B)的35%提升到了现在30亿参数模型的85%以上,更大的模型甚至超过了95%。但Farajtabar认为,这并不能证明LLM的推理能力真的提高了  为了测试LLM的数学推理能力的极限,Farajtabar和他的团队开发了一个名为 GSM-Symbolic 的新工具,它可以根据GSM8K测试集创建符号模板,从而能够生成大量实例并设计可控实验。他们生成了50个独特的GSM-Symbolic集合,这些集合本质上就像GSM8K示例,但具有不同的值和名称  GSM8K是“GradeSchoolMath8K”的缩写,是一个用来评估数学问题解决能力的数据集。这个数据集主要包含小学级别的数学题目(大约8,000道题目),通常用于训练和测试机器学习模型,特别是在自然语言处理领域的模型如何处理和解决数学问题  实验结果,令人大跌眼镜:  1.当前GSM8K的准确率并不可靠! 不同模型在GSM8K上的表现差异巨大,例如Llama8B的得分在70%到80%之间,Phi-3的得分在75%到90%之间,等等。对于大多数模型,在GSM-Symbolic上的平均性能低于在GSM8K上的平均性能  2.所谓的LLM推理能力不堪一击! LLM对专有名词和数字的更改非常敏感,这说明它们并没有真正理解数学概念。就像一个小学生,如果我们只是更改了数学测试题中的人名,他的分数就会下降10%吗?显然不会  3.随着问题难度的增加(M1→Symbolic→P1→P2)。引入了GSM-Symbolic的三个新变体来研究模型行为:删除一个分句(GSM-M1)、增加一个分句(GSM-P1)或增加两个分句(GSM-P2),模型的性能下降,方差上升, 这意味着模型的可靠性越来越差  4.引入GSM-NoOp后,模型性能断崖式下跌! 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,例如无法理解“现在”和“去年”的区别,这可能是因为训练数据中包含了“通货膨胀”的模式,模型只是简单地模仿了这种模式  Farajtabar认为,LLM的这些表现,更好地解释是复杂的模式匹配,而不是真正的逻辑推理。 即使我们增加数据、参数和计算量,或者使用更好的训练数据,也只是得到了“更好的模式匹配器”,而不是“更好的推理器”  DennyZhou(谷歌DeepMind的LLM推理团队负责人)也参与了讨论,他指出:“这项工作的一个关键发现是:向GSM8k问题添加不相关的上下文会导致LLM无法解决这些问题,正如我们在ICML2023年的论文‘大型语言模型很容易被不相关的上下文分散注意力’中所证明的那样。提示构建的差异在我看来仍然很有趣。”  YuandongTian(MetaAI的研究科学家总监)也表达了他的观点:“核心问题是:1??凭借我们的领域知识,我们可以构建权重,使LLM在特定问题中进行良好的推理;2??然而,梯度下降可能无法学习到这样的权重;3??我们仍然依赖梯度下降,因为它为许多领域带来了魔力——如果它在其他领域变得愚蠢,我们也无能为力。”  结论总的来说,这篇论文研究结果没有在包括Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型,以及最近的OpenAIGPT-4o和o1系列等领先闭源模型在内的语言模型中,找到任何形式推理的证据。他们的行为可以用复杂的模式匹配来更好地解释——如此脆弱,以至于更改名称都会使结果改变约10%!我们可以扩展数据、参数和计算量——或者为Phi-4、Llama-4、GPT-5使用更好的训练数据。但这可能只会产生“更好的模式匹配器”,而不是“更好的推理器”海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

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作者:左丘丹翠



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总监制:堵若灵

监 制:荆曼清

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