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Apple发布论文质疑：大语言模型数学推理的真相：进步还是假象？
这篇论文主要讲的是大语言模型（LLMs）在解决数学问题时的一些不足之处。研究使用了一种叫GSM8K的基准来测试这些模型在小学数学题上的表现。
虽然这些模型在这个基准上的表现有所提升，但研究人员发现，模型的真正数学推理能力可能没有实际提高。为了更准确地评估这些能力，他们开发了一个新的测试标准，叫GSM-Symbolic。
研究显示，当问题中的数值变化时，模型的表现会有很大不同。此外，如果问题中增加更多的句子，即使这些句子不影响答案，模型的表现也会变差，最多会下降65%。这表明目前的模型缺乏真正的逻辑推理能力，更像是在模仿之前学到的步骤。
总之，这项研究揭示了大语言模型在数学推理方面仍存在许多挑战。
这篇论文主要讲的是大语言模型（LLMs）在解决数学问题时的一些不足之处。研究使用了一种叫GSM8K的基准来测试这些模型在小学数学题上的表现。
虽然这些模型在这个基准上的表现有所提升，但研究人员发现，模型的真正数学推理能力可能没有实际提高。为了更准确地评估这些能力，他们开发了一个新的测试标准，叫GSM-Symbolic。
研究显示，当问题中的数值变化时，模型的表现会有很大不同。此外，如果问题中增加更多的句子，即使这些句子不影响答案，模型的表现也会变差，最多会下降65%。这表明目前的模型缺乏真正的逻辑推理能力，更像是在模仿之前学到的步骤。
总之，这项研究揭示了大语言模型在数学推理方面仍存在许多挑战。