文章图片
这篇论文的标题是《GSM-Symbolic:Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models》 , 由苹果公司的研究团队撰写 。
摘要:最近 , 大型语言模型(LLMs)的进展引发了人们对其正式推理能力的兴趣 , 尤其是在数学方面 。 GSM8K基准广泛用于评估模型在小学水平问题上的数学推理能力 。 尽管近年来LLMs在GSM8K上的表现显著提升 , 但尚不清楚它们的数学推理能力是否真的有所提高 , 这引发了对报告指标可靠性的质疑 。 为了解决这些问题 , 我们对几种最先进的开源和闭源模型进行了大规模研究 。 为了克服现有评估的局限性 , 我们引入了GSM-Symbolic , 这是一个基于符号模板创建的改进基准 , 允许生成多样化的问题集 。 GSM-Symbolic使评估更加可控 , 提供了关键见解和更可靠的度量标准 , 以衡量模型的推理能力 。 我们的研究发现 , LLMs在回答同一问题的不同实例时表现出明显的差异 。 具体来说 , 当在GSM-Symbolic基准中仅改变问题中的数值时 , 所有模型的表现都会下降 。 此外 , 我们调查了这些模型在数学推理方面的脆弱性 , 并证明随着问题中子句数量的增加 , 它们的表现显著劣化 。 我们假设这种下降是由于当前的LLMs无法进行真正的逻辑推理;相反 , 它们试图复制训练数据中观察到的推理步骤 。 当我们添加一个看似与问题相关的单一子句时 , 所有最先进的模型的表现都会显著下降(最高可达65%) , 尽管添加的子句并未对达到最终答案所需的推理链做出贡献 。 总体而言 , 我们的工作提供了对LLMs在数学推理能力及其局限性更细致的理解 。
研究背景: LLMs在多个领域展现出了显著的能力 , 特别是在数学和编码等复杂推理任务上 。 然而 , 这些模型是否真正具备逻辑推理能力仍然是研究的重点 。
主要贡献:
- 引入了GSM-Symbolic , 一个通过符号模板生成多样化问题的增强基准测试 , 提供了更可靠的评估方法 。
- 通过大规模研究 , 揭示了LLMs在数学推理任务中的表现差异 , 特别是在数值变化时模型性能的下降 。
- 展示了LLMs在处理增加复杂性的问题时性能显著下降 , 暗示了它们在数学推理方面的脆弱性 。
【GSM-Symbolic:理解大型语言模型中数学推理的局限性】
实验结果: 研究发现 , 即使是最先进的模型 , 在处理GSM-Symbolic中的数学问题时也表现出显著的性能变化 , 表明了它们的推理能力存在局限性 。 特别是 , 当问题中的数值发生变化时 , 所有模型的性能都会下降 。 此外 , 当问题中的条款数量增加时 , 模型的性能也会显著下降 。
结论: LLMs在数学推理方面的能力有限 , 它们的性能在不同问题实例中存在显著差异 , 并且在处理复杂问题时性能下降 。 这些发现表明LLMs可能依赖于在训练数据中观察到的推理步骤的模式匹配 , 而不是真正的逻辑推理 。
一句话总结: 这篇论文通过引入GSM-Symbolic基准测试 , 揭示了大型语言模型在数学推理任务中的局限性 , 特别是在处理数值变化和增加复杂性的问题时的性能下降 。
论文链接https://arxiv.org/abs/2410.05229
推荐阅读
- 面向真实监控场景的多模态视频理解
- 精密玻璃制造商SCHOTTAG完成大型工厂扩建,以满足AR眼镜市场需求
- 美的像花蝴蝶!美国短跑选手大型比赛12款夸张绚丽美甲,冲刺奖牌
- 格列宁的作用原理,用经济学原理解释为什么格列宁这么贵?
- 所谓的及时复习应该是指,用心理学原理解释为什么要及时复习和经常复习
- 如何认识理想与现实的矛盾,如何正确理解理想与现实的关系
- 如何理解昆虫多样性,昆虫物种多样性和生物进化的关系
- 如何理解人的本质是一切社会关系的总和,为什么说人的本质是一切社会关系的总和?
- 对人生价值的认识,如何正确理解人生价值
- 对国家安全的认识和理解,如何正确把握和认识国家安全的内涵