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内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

gsm论文

[LG]《GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models》I Mirzadeh, K Alizadeh, H Shahrokhi, O Tuzel… [Apple] (2024)网页链接「机器学习」「人工智能」「论文」

苹果最新研究对O1的推理能力提出质疑 [标题] 𐟍苹果新论文揭示AI推理能力的局限性𐟤– 苹果公司最近发表了一篇论文，对当前主流大模型的数学推理能力进行了深入探讨。𐟓š 𐟔 首先，苹果对GSM8K数据集进行了改造，通过替换其中的名词和数字，构造出新的数据集，以测试模型的泛化能力。结果显示，只有llama3和4o能够保持原有的高性能。 𐟓ˆ 其次，论文中设计了不同难度的问题，随着问题难度的增加，模型的准确率明显下降。这一发现表明，现有模型在处理复杂问题时仍存在挑战。 𐟚렦�䖯𜌨–‡还通过在问题中加入看似相关但实际上无用的信息，来测试模型的抗干扰能力。结果发现，模型的准确率普遍下降，这表明模型在处理复杂和干扰信息时仍需改进。 𐟔젦œ€后，论文指出，目前大多数模型主要依靠模式匹配来进行推理，未来的发展方向应该是开发出能够进行形式化推理的能力。这一观点为AI技术的发展提供了新的方向和挑战。通过这篇论文，苹果再次展示了其在AI领域的创新和探索精神。𐟚€

【每日大模型论文】北大、昆仑天工团队：用错误驱动的洞察力监督和纠正语言模型 GPT-4、PaLM 和 LLaMA 等大语言模型（LLM）在各种推理任务中都取得了显著的进步。然而，Llama-3-8B 和 DeepSeekMath-Base 等较小的模型在复杂的数学推理中仍然举步维艰，因为它们不能有效地识别和纠正推理错误。最近基于反思的方法旨在通过实现自我反思和自我纠正来解决这些问题，但它们在独立检测推理步骤中的错误方面仍面临挑战。为了克服这些局限性，来自北京大学和昆仑天工的研究团队及其合作者提出了 SuperCorrect 这一新颖的两阶段框架，它使用一个大教师模型来监督和纠正一个小学生模型的推理和反思过程。在第一阶段，他们从教师模型中提取分层的高级和详细思维模板，以指导学生模型激发更精细的推理思维。在第二阶段，他们引入了跨模型协作直接偏好优化（DPO），通过在训练过程中跟踪教师的修正痕迹来增强学生模型的自我修正能力。这种跨模型的直接偏好优化方法能教会学生模型利用教师模型的错误见解有效定位和解决错误思维，从而打破思维瓶颈，获得新的技能和知识来解决具有挑战性的问题。广泛的实验不断证明他们的方法优于以往的方法。值得注意的是，在 MATH/GSM8K 基准测试中，SuperCorrect-7B 模型大幅超越了功能强大的 DeepSeekMath-7B 7.8%/5.3%，Qwen2.5-Math-7B 15.1%/6.3%，在所有 7B 参数模型中达到了新的 SOTA 性能。 #知识分享# #大模型# #论文#

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

Meta开源新模型，GPT4来了？昨天，Meta发布了开源大模型llama3，性能直逼GPT4，预示着免费强力大模型时代的到来！𐟎‰ llama3模型拥有20亿参数，经过大量文本数据训练，能够生成类似人类的语言响应，回答各种问题。它的知识库包括网页、书籍、文章、研究论文、对话、Wikipedia等，使其能够处理各种任务。此外，Meta还发布了多个其他模型，如Mistral、Gemma、Meta Gemini、Claude3等，性能表现也相当出色。在多项基准测试中，llama3都取得了令人瞩目的成绩，尤其是在HumanEval和GSM-8K等任务中表现优异。与GPT-3.5和Meta Llama 2相比，llama3在多个任务中都取得了更高的胜率。例如，在Human evaluation中，llama3 70B Instruct以52.9%的胜率超过了GPT-3.5，而在另一项任务中，llama3 70B Instruct的胜率更是高达63.7%。随着llama3的开源发布，我们期待GPT5能带来更多惊喜。让我们一起期待这个新时代的到来吧！𐟌Ÿ

苹果研究显示AI在解决小学数学问题上表现不佳苹果研究人员揭示AI在数学推理上的局限性 2024年10月17日，苹果公司的六位研究人员发布了一篇名为《GSM-Symbolic：理解大型语言模型在数学推理中的局限性》的论文，揭示了生成式AI在处理数学问题时的严重缺陷。研究发现，尽管AI在许多领域表现出色，但在解决基础的小学数学问题时却显得力不从心。测试方法与结果研究人员使用了一个包含8,000个小学水平数学题的标准数据集GSM8K，并对其进行了轻微的文本修改，形成了新的测试集GSM-Symbolic。结果显示，AI在解决这些修改后的问题时，性能下降了0.3%至9.2%。更令人惊讶的是，当问题中加入了一些与答案无关的陈述时，AI的表现急剧下降，从17.5%降至65.7%。 AI的局限性这一研究揭示了AI在处理数学问题时的主要问题：AI并不是真正理解数学逻辑，而是通过简单的模式匹配来解决问题。这意味着，当问题的表述稍微复杂或不符合已知模式时，AI就难以给出正确的答案。这种依赖于数据积累和模式匹配的方法，使得AI在面对新问题时显得脆弱。未来展望尽管AI在许多领域取得了显著进展，但这项研究提醒我们，AI仍有许多局限性。特别是对于需要深刻理解和逻辑推理的任务，AI的表现仍有待提高。未来的研究可能会进一步探索如何改进AI的数学推理能力，但这仍然是一个充满挑战的领域。

苹果新论文揭示AI推理漏洞 𐟚€ 最近，苹果公司的AI研究团队在arXiv上发布了一篇论文，指出了大型语言模型（LLMs）在逻辑推理能力上的重大缺陷。论文评估了来自OpenAI、谷歌和Meta等主要公司的多种领先模型在数学推理任务中的表现。结果发现，即使是问题措辞的微小变化也会导致模型性能的显著差异，从而削弱其在需要逻辑一致性的场景中的可靠性。关键发现 𐟔 依赖模式匹配：论文强调，LLMs更倾向于依赖复杂的模式识别，而非真正的逻辑推理。例如，在一个关于计算猕猴桃数量的问题中，加入与猕猴桃大小无关的信息会大幅改变模型的答案。OpenAI的o1模型和Meta的Llama模型因此给出了错误的计算结果。 GSM-Symbolic基准：苹果公司引入了一个新的基准测试，称为GSM-Symbolic，以在多样化和具有挑战性的条件下测试LLMs。与传统基准不同，GSM-Symbolic使用符号模板创建多种问题变体，揭示了模型推理能力的“脆弱性”。研究发现，无关信息可能会导致模型性能下降高达65%。对AI应用的影响 𐟌 这些发现引发了对LLMs在需要正式推理的任务中稳健性的担忧，尤其是在编码或科学问题解决等关键应用中。论文建议，结合神经网络和传统符号推理（称为神经符号AI）可能是提高决策和问题解决能力所必需的。该研究强调了需要更可靠的基准和方法来评估AI模型的推理能力。随着LLMs日益融入关键行业，确保它们能够准确推理，尤其是在受到干扰时，将对未来AI应用至关重要。如果不解决苹果研究中识别出的缺陷，AI驱动创新的潜力可能会受到显著阻碍。

【每日大模型论文】#加州大学、Meta 提出模型合并新方法模型合并（如模型汤）是指将具有相同架构的不同模型合并在一起而无需进一步训练的做法。来自加州大学洛杉矶分校和 Meta 的研究团队提出了一种模型合并方法，解决了针对非英语语言的目标任务微调大语言模型（LLMs）的困难，因为在非英语语言中往往无法获得特定任务的数据。他们将重点放在数学推理上，在没有语言数学数据的情况下，通过组合语言和数学能力来促进跨语言迁移。从同一个预训练模型开始，他们分别对英语数学指令数据和目标语言通用指令数据的“专家”进行微调。然后，他们将数学“专家”的顶部和底部 transformer 层直接替换为语言“专家”层，从而提高了目标语言中的数学成绩。在数学基准 MGSM 上，合并后的模型在数学教学数据稀缺的四种主要语言中的表现比单个专家和其他合并方法高出 10%。此外，这种层交换简单、成本低廉、直观，因为它是基于对每个“专家”微调过程中最重要参数变化的解释性分析。以这种方式成功地重新组合 LLM 进行跨语言转移的能力，为未来结合模型专业知识、创建模块化解决方案和跨语言转移推理能力提供了可能性。 #知识分享# #大模型# #论文#

#大模型日报# ai前沿动态【GSM-Symbolic：了解大语言模型数学推理的局限性】链接：论文概述：本文旨在深入研究大语言模型（LLM）在数学推理方面的能力和局限性，并提出一种更可靠的评估方法。作者提出了一个新的基准数据集 GSM-Symbolic，它利用符号模板生成 GSM8K 问题的多种变体，从而能够更全面地评估 LLMs 的数学推理能力，并揭示了其内在的脆弱性。此外，本文还提出了 GSM-NoOp 数据集，用于检验 LLM 是否真正理解数学概念。

大模型也能“深呼吸”？数学成绩飙升！ Google DeepMind 的研究人员在预印本平台 arXiv 上发表了一篇论文《Large Language Models as Optimizers》，介绍了一种优化大模型的新方法。这个方法的核心思想是用一个大模型来修饰提示，从而提高另一个大模型的数学能力。初步实验结果显示，使用“深呼吸，一步步解决问题”的提示效果最为显著，能大幅提升数学测试得分。具体来说，对 Google 的 PaLM 2 大模型使用这个提示，它在小学数学应用题数据集 GSM8K 中的正确率达到了 80.2%，而不使用该提示的正确率只有 34%，“让我们一步步思考”提示的正确率为 71.8%。为什么会有如此惊人的变化呢？大模型显然不会呼吸，也不像人类那样思考和推理。它们所做的推理都源自从书籍和互联网上抓取的短语数据集。其中包括问答形式的论坛，此类论坛包含了大量“深呼吸”，“一步步思考”等短语，后面紧跟着更细致入微的推理方案。这些短语可能有助于大模型产生更好的答案。记得 chatGPT 刚出来的时候，就有人发现了ChatGPT给出的答案缺少深度，或者逻辑性，没有按照你期望的方式回答问题。只要在你的提问后面加上一句：Let's think step by step，ChatGPT的逻辑能力瞬间提升X倍！现在终于有论文支撑了这一发现。

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