超越GPT-4！香港科技大学破解Transformer算术难题，乘法准确率超99.9%

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单击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达 探索Transformer在算术问题中的局限性 在近年来的自然语言处理领域，基于Transformer的大型语言模型（LLMs）取得了显著的成就。然而，当这些模型被应用到看似简单的算术问题上时，它们常常表现出意外的挣扎，尤其是在处理基本的整数乘法任务时。例如，尽管GPT-4等现代LLM在多种任务中表现出色，但在执行简单的整数乘法时却遇到了困难。这种明显的能力差异引发了人们对于这些模型安全和伦理使用的担忧，并阻碍了它们的广泛应用。 本文旨在通过探索和解释Transformer在整数乘法任务中的不足，来深入理解这些模型在算术问题上的局限性。我们通过对一个标准Transformer模型在n位整数乘法任务中的表现进行全面分析，揭示了模型在处理连续进位和缓存中间结 ………………………………