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大模型的数学梦魇：AI为何败给了小学四年级数学题？

元描述: 大模型的数学能力到底如何？近期《歌手》节目中出现的“13.8%和13.11%哪个大”的争议，让ChatGPT等AI模型纷纷翻车，暴露了大模型在数学推理方面的弱点。本文深入探讨了大模型在数学方面存在的挑战，以及未来发展方向。

引言:

最近，一档热门综艺节目引发了全网热议——《歌手》。节目中，两位歌手的得票率分别为13.8%和13.11%，原本看似简单的比较问题却让一众网友争执不休，甚至引发了关于数学知识的讨论。更令人惊奇的是，这一道小学四年级水平的数学题，却难倒了包括ChatGPT在内的大部分AI模型，暴露了大模型在数学推理方面的“致命缺陷”。

大模型的数学困境：从“歌手”到高考

“13.8%和13.11%哪个大”，这个问题看似简单，却成为了检验大模型数学能力的“试金石”。众多大模型在面对这一看似简单的问题时，纷纷“翻车”，暴露了其在数学推理方面的短板。

为什么大模型会“算错”？

• 数据偏见: 大模型主要通过互联网文本数据进行训练，而这些数据中包含的数学问题和解决方案相对较少，导致模型在数学推理和问题解决技能上的训练机会有限。
• 思维模式差异: 语言模型更擅长得处理相关性，而数学推理更需要的是因果性。数学是高度抽象和逻辑驱动的，与语言模型处理的语言数据在本质上有所不同。
• “幻觉”现象: 大模型可能会过度依赖训练数据中的一些模式，如位置接近性、共现统计数据和相关文档计数，从而导致错误的推理。

高考的考验：大模型的数学瓶颈

除了简单的比较问题，大模型在更复杂的数学问题上也面临着挑战。在上海人工智能实验室发布的首个AI高考全卷评测中，大模型在数学方面表现不佳。

• 主观题难题: 大模型的主观题回答相对凌乱，解题过程有迷惑性，甚至出现过程错误但得到正确答案的情况。
• 灵活运用不足: 大模型的公式记忆能力很强，但无法在解题过程中灵活运用。

未来展望：大模型的数学之路

虽然目前大模型在数学方面存在一些挑战，但未来发展潜力巨大。

• 强化学习: 通过强化学习，可以让模型不断尝试、学习，逐步提升数学推理能力。
• 数据增强: 针对性地收集和构建高质量的数学数据，弥补当前训练数据不足的问题。
• 思维训练: 除了学习世界知识外，还应该有思维的训练，从而具备推理演绎能力。

更复杂的数学推理：未来应用的关键

大模型的复杂推理能力尤为重要，这关乎可靠性和准确性，是大模型在金融、工业等场景落地需要的关键能力。

• 金融领域: 金融领域需要模型具备高度的准确性和可靠性，才能进行复杂的财务分析和风险评估。
• 工业领域: 工业领域需要模型具备强大的数学计算能力，才能进行复杂的工程设计和优化。

常见问题解答

Q: 为什么大模型在数学方面表现不佳？

A: 大模型主要通过互联网文本数据进行训练，而这些数据中包含的数学问题和解决方案相对较少，导致模型在数学推理和问题解决技能上的训练机会有限。此外，语言模型更擅长得处理相关性，而数学推理更需要的是因果性。

Q: 大模型的数学能力能否得到提升？

A: 可以通过强化学习、数据增强以及思维训练等方法来提升大模型的数学能力。

Q: 大模型在数学方面的应用有哪些？

A: 大模型可以应用于金融、工业、教育等领域，进行复杂的数据分析、模型构建等工作。

Q: 大模型的数学能力未来会如何发展？

A: 随着技术的不断进步，大模型的数学能力将会得到提升，并在更多领域发挥作用。

结论:

大模型在数学方面存在着挑战，但未来仍有很大的发展空间。通过不断的研究和探索，相信大模型的数学能力会得到进一步提升，并在更多领域发挥重要作用。