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10月13日消息，近日，蘋果公司的AI研究團隊發表了一篇題為“Understanding the Limitations of Large Language Models in Mathematical Reasoning”的論文，揭示了大型語言模型（LLM）在數學推理方面的顯著局限性。

盡管這些模型在生成人類水平的文本方面表現出色，但當處理簡單的數學問題時，即使問題僅進行了微小的改動，如添加無關信息，模型的表現也會急劇下降。

在論文中，研究人員通過一個簡單的數學問題證明了這一點。

他們提出了一個關于采摘獼猴桃的問題：奧利弗在周五挑選了 44 個獼猴桃，然后他在周六挑選 58 個獼猴桃，周日，他采摘的獼猴桃數量是周五的兩倍。奧利弗有多少個獼猴桃？

此時，LLM能夠正確地計算出答案。

但是，一旦問題中加入了無關的細節，如“其中5個奇異果比平均小”，模型便給出了錯誤的答案。

研究人員進一步對數百個類似的問題進行了修改，發現幾乎所有問題的修改都導致了LLM回答成功率的大幅降低。

這一發現表明，LLM并未真正理解數學問題，而是更多地依賴于訓練數據中的模式進行預測。

當需要進行真正的邏輯推理時，這些模型往往無法產生合理的結果，這一發現對人工智能的發展提供了重要的參考。

雖然LLM在許多領域表現優異，但其推理能力仍有待改進。