10月12日消息，蘋果研究員發(fā)布了一篇論文，名為《理解大型語言模型中數(shù)學推理的局限性》。該論文提到，LLM在解答數(shù)學問題時容易受到干擾，一道簡單的數(shù)學題只要稍加改動，比如添加無關(guān)緊要的信息，LLM就會推理錯誤。vOw28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

論文中列舉出了幾個案例，比如“奧利弗星期五摘了44個奇異果，星期六摘了58個，星期日摘得數(shù)量是星期五的兩倍，那么奧利弗一共摘了多少個奇異果？”，面對這樣簡單的數(shù)學題，LLM能夠計算出準確答案。如果在原題上加一個無關(guān)緊要的信息，比如“星期日，他摘得奇異果數(shù)量是星期五的兩倍，其中5個比平均小”，這時，LLM卻給出了錯誤的答案（88-5=83，正確答案應該是44×2=88）。vOw28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

值得一提的是，蘋果研究人員經(jīng)過修改數(shù)百個問題，幾乎所有問題都會影響LLM給出正確的回答。蘋果研究人員認為，LLM并不是真正理解數(shù)學問題，而是根據(jù)訓練數(shù)據(jù)中的模式進行預測。vOw28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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