Nesen veiktie pētījumi, ko realizējuši Apple pētnieki, izceļ būtiskas ierobežojumus matemātiskās loģikas spējas lielajām valodas modelēm (LLM), piemēram, ChatGPT un LLaMA. Neskatoties uz ievērojamu progresu dabiska valodas apstrādē, secinājumi norāda, ka šie modeļi ir bez patiesas loģiskās domāšanas. Drīzāk tie galvenokārt balstās uz paraugprakses, kas novērotas viņu apmācības datu kopās.
Lai novērtētu šos ierobežojumus, komanda izveidoja standartu ar nosaukumu GSM-Symbolic, īpaši paredzētu, lai novērtētu LLM matemātiskās loģikas spējas caur simboliskām variācijām matemātiskajos uzdevumos. Rezultāti atklāja nepastāvīgu modeļu sniegumu, saskaroties pat ar nelielām izmaiņām jautājumos, kas liecina, ka tie neaptver problēmas patiesas domāšanas ceļā, bet gan caur probabilistisku paraugu saskaņošanu.
Pētījums arī norāda uz būtisku precizitātes kritumu, pieaugot problēmu sarežģītībai. Vienā gadījumā, ieviešot nevajadzīgu informāciju matemātiskajā uzdevumā, tika iegūtas nepareizas atbildes, demonstrējot modeļu nespēju atšķirt būtiskos un niecīgos detaļas, kas nepieciešamas problēmu risināšanai.
Šis svarīgais pētījums notiek laikā, kad Apple cenšas uzlabot savu klātbūtni mākslīgā intelekta jomā, konkurējot ar lielajiem spēlētājiem, piemēram, Google un OpenAI. Identificētie ierobežojumi matemātiskajā domāšanā var kalpot par pamatu Apple, lai attīstītu savu AI risinājumu, iespējams, to nosaucot par Apple Intelligence. Tomēr ir svarīgi norādīt, ka pētījums neaptver citas jomas, kur LLM demonstrē prasmes, piemēram, teksta ģenerēšana un sarežģītas valodas uzdevumi.
Matemātikas un AI pārvaldīšana: Padomi un triki labākai domāšanai
Ņemot vērā nesenos ieskatus par lielo valodas modeļu (LLM) matemātiskās domāšanas ierobežojumiem, ko sniedzis Apple pētniecības komanda, ir būtiski, lai lietotāji—studenti, profesionāļi un AI entuziasti—izprastu, kā efektīvāk rīkoties matemātisko problēmu risināšanā. Šeit ir daži padomi, dzīves triki un interesanti fakti, kas palīdzēs uzlabot jūsu domāšanas prasmes un zināšanas.
1. Iedrošiniet loģisko domāšanu:
Saskaroties ar sarežģītu matemātisku problēmu, sadaliet jautājumu mazākos, vieglāk pārvaldāmos elementos. Šī tehnika atspoguļo ekspertu pieeju problēmu risināšanai un palīdzēs jums koncentrēties uz katru aspektu loģiski.
2. Vizuālie palīglīdzekļi ir svarīgi:
Izmantojiet diagrammas, grafikus vai pat vienkāršus zīmējumus, lai vizualizētu problēmu. Vizuālie palīglīdzekļi var ievērojami uzlabot izpratni un atvieglot kļūdu vai nesakritību identificēšanu sarežģītās situācijās.
3. Praktizējiet uzdevumu variācijas:
Lai patiesi apgūtu kāda veida problēmu, praktizējiet ar variācijām. Līdzīgi kā pētījumā minētais GSM-Symbolic standarts, sevi pakļaujot dažādiem simboliem un formātiem, var pastiprināt jūsu pielāgošanās spēju problēmu risināšanā.
4. Vāciet konteksta zināšanas:
Izprotat matemātikas pamatprincipus, nevis vienkārši memorizējot formulas. Zināšana par to, kāpēc formula darbojas, ir tikpat svarīga kā zināt, kā to piemērot. Šis princips atbilst LLM bieži izrādītajai paraugu atkarībai.
5. Pieņemiet kļūdas:
Nepārvietojieties no nepareizām risinājumu atbildēm. Analizējiet kļūdas kā mācību iespējas. Izpratne par to, kāpēc atbilde ir nepareiza, var padziļināt jūsu loģiskās un analītiskās prasmes.
6. Ierobežojiet traucēkļus:
Noņemiet nevajadzīgu informāciju no savas problēmu risināšanas vides. Tāpat kā pētījums norādīja, LLM cīnās ar nevajadzīgām detaļām, cilvēku uzmanība arī var novērsties. Skaidra prāts un darba vide veicina skaidrāku domāšanu.
7. Veiciet pārtraukumus:
Kognitīvā noguruma dēļ var pasliktināties problēmu risināšanas spējas. Regulāri pārtraukumi var atsvaidzināt jūsu prātu, ļaujot jums atgriezties pie uzdevuma ar jaunām perspektīvām un enerģiju.
Interesants fakts: Vai zinājāt, ka cilvēki bieži veic loģiskus lēciens, ko LLM ir grūti atkārtot? Konteksta, nianses un emocionālās pieejas izpratne matemātiskajā domāšanā parāda cilvēku priekšrocību, ko mašīnas vēl nav apguvušas.
Visbeidzot, iepriekš minētās stratēģijas var uzlabot jūsu matemātiskās domāšanas prasmes, palīdzot jums domāt kritiski un loģiski—nevis vienkārši atkārtot iemācītas shēmas. Apvienojot šo zināšanu ar pastāvīgu praksi, tiks nodrošināta panākumu iespēja gan akadēmiskajā, gan profesionālajā vidē.
Lai iegūtu vairāk ieskatu par mākslīgo intelektu un tā ietekmi, apmeklējiet Apple.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl