| 发布日期：2024-07-24 08:02 点击次数：178 |
一说念小学生难度的数学题难倒了一众海表里AI大模子软件开发公司。
9.11和9.9哪个更大？就此问题，第一财经记者测试了12个大模子，其中阿里通义千问、百度文心一言、Minimax和腾讯元宝答对，但ChatGPT-4o、字节豆包、月之暗面kimi、智谱清言、零一万物万知、阶跃星辰跃问、百川智能百小应、商汤商量齐答错了，错法各有不同。
大部分大模子在问答中齐诞妄地相比了极少点后的数字，觉得9.11大于9.9，筹议到数字触及的语境问题，记者将其甘休为在数学语境下，如ChatGPT这么的大模子也照样答错。
在这背后，大模子数学武艺较差是长久存在的问题，有行业东说念主士觉得，生成式的谈话模子从联想上就更像文科生而不是理科生。不外，针对性地语料教师概况能在当年缓缓普及模子的理科武艺。
8个大模子答错
大模子这一算术问题最初始被艾伦忖度机构(AllenInstitute)成员林禹臣发现，他在X平台上发布的截图披露，ChatGPT-4o在回答中觉得13.11比13.8更大。“一方面AI越来越擅长作念数学奥赛题，但另一方面知识依旧很难。”他示意。
随后ScaleAI的指示工程师莱利·古德赛德（RileyGoodside）基于此灵感变换了问法，拷问了可能是面前最强的大模子ChatGPT-4o、谷歌GeminiAdvanced以及Claude3.5Sonnet——9.11和9.9哪个更大？这几家主流大模子通通答错，他也见效将此话题传播开来。
实验上，若是追本求源，激发这一问题的是上周末国内一个综艺有关的热搜。7月13日，在最新一期的《歌手》公布的名次中，国内歌手孙楠与番邦歌手香缇莫的得票率离别是13.8%和13.11%，有网友质疑名次有问题，觉得13.11%大于13.8%。随后，对于13.8和13.11大小相比的话题冲上热搜。
那时就有网友提议，我方不会的话，“真实不行问问AI呢”？恶果披露，不少AI还确凿不行。
第一财经记者拿“9.11和9.9哪个大”的问题逐一测试了ChatGPT以及面前国内的主流大模子，包括阿里、百度等5家大厂模子，月之暗面等6家AI独角兽的模子。阿里通义千问、百度文心一言、Minimax和腾讯元宝4家大模子答对，其他8家则答错。
答对的大模子解题齐相比相似，但答错的模子则各有各的逻辑和抒发。同期，对于答错的大模子记者进一步追问或者否定，简直所有这个词大模子在被追问后齐承认我方之前回答诞妄，并给出了正确的谜底。
最初是面前巨匠公认第一梯队的大模子ChatGPT，在被问到“9.11和9.9哪个大”时恢复称，极少点后头的数字“11大于9”，因此9.11大。
记者追问ChatGPT有莫得其他相比环节，它将极少转动要素数相比，得出“11/100比90/100小”，这一步是对的，但它接着下论断称“因此9.11比9.9大”。
有东说念主提议，大模子回答诞妄可能是语境问题，比如从软件版块迭代的语境来说，9.11可能就会比9.9版块更大。因此记者加上甘休词“从数学上”相比，ChatGPT仍然回答诞妄。
再看国内的大模子，商量月之暗面旗下kimi，它在相比极少部分时觉得，9.11的第一位极少是1，而9.9的第一位极少是0，诞妄地给出了极少，得出论断9.11更大。
当记者质疑并提议知识后，kimi转而初始示意我方回答有误，并给出了正确的相比环节。
商量字节豆包，它不仅给出了谜底，还举了生存中的例子便捷交融，单看似有理有据实则瞎掰八说念。豆包例如觉得，假定有两笔钱，“9.11元比9.9元多0.21元”，况且测量长度时“9.11米要比9.9米长”。
智谱清言在答题中，见效提到了9.11的十分位是1，而9.9的十分位是9，但仍然得出论断“9.11合座大于9.9”。况且还成心强调，“这个恶果可能让东说念主感到偶然，因为直观上可能会觉得9.9更大，但字据数学规则，9.11如实是更大的数字。”
在记者质疑谜底后，智谱清言最初示意“您的交融是常见的误会”，随后我方推演了一遍后，得出了正确的谜底，并承认我方之前的回答诞妄。
商汤商量大模子最初给出了诞妄谜底，记者追问具体是何如相比的，它在推演进程中见效得出极少0.11小于0.9，但话锋一行称“是以9.11大于9.9”。记者指出了这个前后逻辑问题，商量随后承认“解说有误”。
阶跃星辰跃问通常给出了诞妄谜底9.11比9.9大，诞妄地相比了极少点大小，记者进一步质疑，敬爱敬爱的是，在解说中，跃问前后谈话抒发逻辑初始衰竭，似乎莫快乐志到我方谜底发生了变化。
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跃问在解说中最初称“交融你的困惑”，并示意平常生存中9.9如实比9.11大，然则在数学中“需要更精准地相比两个数的大小”，恶果跃问随后推演得出论断称字据数学规则“9.11小于9.9”，涓滴莫得说起我方之前回答诞妄。
还有两家大模子百川智能和零一万物，最初给出了诞妄谜底，但在记者追问“为什么”的时候，就在推演后寡言转换了谜底。
在记者提醒时，大模子才提到我方之前谜底有误。
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从谜底来看，几个答对了的大模子解题进程齐很相似，以文心一言为例，见效地分开相比了整数部分和极少部分。
另外，这几家内部腾讯元宝除了回答了正确谜底外，还整理了面前公开的一些策动，并注明了援用起原和流畅。
“文科生”数学差
为什么堪称智能的大模子答不好小学生数学题？这并非一个新出现的问题，数学武艺一直是大模子的短板，此前行业也屡次策动过大模子的数学和复杂推理武艺较差，即即是面前最佳的大模子GPT-4也仍然有很大跳跃空间。
最近的一次，第一财经曾在6月报说念过，字据司南评测体系OpenCompass的高考全卷测试，包括GPT-4在内，7个大模子在高考测试汉文文和英语考研水平精深可以，但数学这科全不足格，最高分也唯有75分。
在批阅大模子的数学试卷时，憨厚们发现，大模子的主不雅题回答相对凌乱，且进程具有引诱性，以致出现进程诞妄但得到正确谜底的情况。这意味着，大模子的公式系念武艺较强，然则无法在解题进程中纯真诈欺。
一些行业东说念主士将数学不好的原因归结于LLM（大谈话模子）的架构问题，大谈话模子通常是通过忖度下一个词的监督学习模式进行教师。轻便来说，向大模子输入大边界的文本数据集，模子在教师学习后会字据现时输入的文蓝本忖度下一个词的概率踱步。通过束缚相比模子忖度和实验的下一个词，谈话模子缓缓掌持了谈话规章，学会了忖度并生成了下一个词。
一位算法工程师觉得，生成式的谈话模子更像文科生而不是理科生。实验上谈话模子在这么的数据教师进程中学到的是有关性，使得AI在笔墨创作上达到东说念主类平均水平，而数学推理更需要的是因果性，数学是高度详尽和逻辑驱动的，与谈话模子处理的谈话数据在本色上有所不同。这意味着大模子要学好数学，除了学习宇宙知识外，还应该有想维的教师，从而具备推理演绎武艺。
此外，针对轻便数学题出现的大模子集体诞妄，大部分行业东说念主士齐会第一时候意想Tokenizer（分词器）的数字切分问题。在大谈话模子中，Tokenizer会将输入文本拆分调遣成更小的部分（词元tokens）供模子处理。而Tokenizer并莫得专门为数学联想，这导致数字在分割时可能被拆成分歧理的部分，破裂了数字的合座性，使得模子难以交融和野心这些数字。
新浪微博新时代研发清雅东说念概念俊林对此解说说念，早期LLM的Tokenizer一般不会对数字进行非凡处理，通常把连气儿的几许数字切在一说念变成一个Token，比如“13579”，可能被切成3个Token,“13”是一个，“57”是一个，“9”是一个，哪些数字被切在一说念构成Token，这取决于数据聚会里的统计情况，在这种不笃定哪些数字片断构成一个Token的情况下，LLM要想作念多位数字数值野心，瑕瑜常坚苦的。
不外，上述问题也正在冉冉被贬责，在想维武艺上更中枢的可能一经教师语料的问题。大谈话模子主要通过互联网上的文本数据进行教师，而这些数据中数学问题和贬责决策相对较少，导致模子在数学推理和问题贬责手段上的教师契机有限。
针对大模子复杂推理武艺的短板，上海东说念主工智能实验室领军科学家林达华此前在采访中对第一财经示意，当年大模子的教师不成单纯只依靠互联网数据的网罗和珍惜，而要更体系地构建。
在复杂推理上关键是要构造好多进程性的内容。例如，构造上亿条解几何题具体进程的数据，拿去给大模子教师后，模子就能逐渐学会解题进程。而从互联网上很难去无数得回这些数据，“当年在模子的教师数据上头，尤其是谋害更高脉络的智能的进程中，会越来越依赖构造型的数据，不是径直爬取下来的数据。”林达华觉得。
值得一提的是，大模子的复杂推理武艺尤为垂危，这关乎可靠性和准确性，是大模子在金融、工业等场景落地需要的关键武艺。
“面前好多大模子的诈欺场景是客服、聊天等等，在聊天场景一册适应瞎掰八说念影响不太大，但它很难在至极严肃的交易时势去落地。”林达华此前示意，复杂推理相干到落地诈欺时大模子的可靠性，例如在金融这么的场景下不成在数字上有舛误，会对数学上的可靠性有较高的条件。另外跟着大模子干涉商用，若要分析一家公司的财报软件开发公司，以致是工业边界要去分析一些时代文档，这时数学方面的野心武艺就会成为一个壁垒。
