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大模型连乘法都不会做?一系列新研究再次挑战AI推理能力

腾讯科技  · 公众号  · 科技媒体  · 2024-11-11 14:49
    

主要观点总结

本文介绍了大语言模型在算术处理上的研究和探讨,包括空间基数、标签空间熵和子群质量等维度的研究,以及大模型在数学运算中的底层逻辑和启发式规则的发现。同时,文章还探讨了OpenAI-o1模型在推理能力上的提升以及COT技术在其中的作用。

关键观点总结

关键观点1: 大语言模型在处理算术时的独特方法

大语言模型在进行算术运算时并没有采用我们熟知的计算规则,而是自行发现一些符号上的统计规律。这种独特的模式识别方法被称为“符号学习者”,而非“逻辑学习者”。

关键观点2: 大模型数学运算的底层逻辑

大模型在进行数学运算时,通过自回归预测的方式,利用子群逻辑去计算。子群复杂度越低,模型的正确率越高。这种底层逻辑体现在模型的准确率呈U形分布,即头尾数字的准确率远高于中间数字。

关键观点3: 启发式规则的发现

通过探测激活神经元,研究者发现了处理数学计算的核心神经元——多层感知器(MLP)。这些神经元在进行数据预测时会被激活,它们通过一些启发式规则来识别计算结果。这些规则包括范围启发式、取模启发式、模式启发式等。

关键观点4: OpenAI-o1模型在推理能力上的提升

OpenAI-o1模型通过融入COT(思维链)技术,提升了其推理能力。COT技术能够将复杂问题拆解成简单步骤,使得大语言模型能够完成更复杂的数学计算。然而,这种提升是否真正意味着模型学会了数学规则,还是仅仅进行了模式匹配,仍需进一步探讨。


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