Hiljutine Apple’i teadlaste poolt läbi viidud uurimus toob esile suurte keelemudelite (LLM) nagu ChatGPT ja LLaMA matemaatilise loogika võimekuse olulised piirangud. Kuigi loomuliku keele töötlemises on tehtud märkimisväärseid edusamme, näitavad tulemused, et need mudelid ei oma tõelist loogilist mõtlemist. Selle asemel tuginevad nad peamiselt mustritele, mille nad on oma treeningandmestikes täheldanud.
Nende piirangute hindamiseks lõi meeskond mõõdik nimega GSM-Symbolic, mis on spetsiaalselt loodud LLMide matemaatilise loogika võimekuse hindamiseks matemaatiliste päringute sümboolsete variatsioonide kaudu. Tulemused näitasid mudelite ebajärjekindlat suutlikkust isegi väikeste küsimuste muutuste korral, viidates sellele, et nad ei lahenda probleeme tõelise mõtlemise kaudu, vaid tõenäosuslike mustrite sobitamise teel.
Uurimus näitab ka, et täpsus langeb oluliselt probleemide keerukuse suurenedes. Ühes näites viis ebaoluliste andmete lisamine matemaatilisse probleemisse vale vastusteni, tuues esile mudelite võimetuse eristada olulisi ja vähem olulisi detaile, mis on probleemide lahendamiseks vajalikud.
See oluline uurimus tõukub Apple’i soovist oma kohalolekut tehisintellekti valdkonnas kasvatada, konkureerides suurte mängijatega nagu Google ja OpenAI. Matemaatilise loogika tuvastatud piirangud võiksid luua aluse Apple’i oma AI lahenduse, mille nimi võib olla Apple Intelligence, arendamiseks. Siiski on oluline märkida, et uuring ei käsitle teisi valdkondi, kus LLM-id näitavad oskusi, nagu tekstigeneerimine ja keerulised keeleülesanded.
Matemaatika ja AI valdamine: nipid ja trikid parema mõtlemise jaoks
Võttes arvesse Apple’i teadlaste hiljutisi teadmisi suurte keelemudelite (LLM) matemaatilise mõtlemise piirangutest, on oluline, et kasutajad – üliõpilased, professionaalid ja AI-huvilised – mõistaksid, kuidas matemaatilise probleemide lahendamisega tõhusamalt toime tulla. Siin on mõned nipid, eluhäkid ja huvitavad faktid, et parandada oma mõtlemisoskusi ja teadmisi.
1. Tõuka loogilist mõtlemist:
Kui seisate silmitsi keerulise matemaatilise probleemiga, jagage küsimus väiksemateks, paremini hallatavateks osadeks. See tehnika peegeldab seda, kuidas eksperdid probleemidega tegelevad, ja aitab teil keskenduda igale aspektile loogiliselt.
2. Visuaalsed abivahendid on võtmetähtsusega:
Kasutage skeeme, diagramme või isegi lihtsaid joonistusi probleemi visualiseerimiseks. Visuaalsed abivahendid võivad oluliselt täiustada arusaamist ja muuta keerulistes olukordades vigade või ebakõlade tuvastamise lihtsamaks.
3. Harjuta probleemide variatsioone:
Et tõeliselt valitseda teatud tüüpi probleemi, harjutage variatsioonidega. Nagu GSM-Symbolic mõõdikus, võib end erinevate sümbolite ja formaatidega kokku puutumine tugevdada teie kohanemisvõimet probleemide lahendamisel.
4. Koguge kontekstuaalseid teadmisi:
Mõistke matemaatika aluseid, mitte lihtsalt valemite meeldejätmist. Teades, miks valem töötab, on sama oluline kui teadmine, kuidas seda rakendada. See põhimõte seab kahtluse alla mudelite tihe sõltuvus mustritest.
5. Tõstke esile vigu:
Ärge kartke vale lahenduse eest. Analüüsige vigu õppimisvõimalustena. Mõistmine, miks vastus on vale, võib süvendada teie mõtlemis- ja analüüsioskusi.
6. Piirake häirijaid:
Eemaldage ebaolulised andmed oma probleemilahenduskeskkonnast. Nii nagu uurimus näitas, et LLM-idel on raskusi ebaoluliste detailidega, võivad inimeste tähelepanu samuti hajuda. Selge meel ja tööruum viivad selgemale mõtlemisele.
7. Tehke pause:
Kognitiivne väsimus võib kahjustada probleemide lahendamise võimet. Regulaarne pauside tegemine võib värskendada teie mõtteid, võimaldades teil naasta ülesande juurde värskete vaatenurkade ja energiaga.
Huvitav fakt: Kas teadsite, et inimesed teevad sageli loogilisi hüppeid, mida LLM-idel on raske jäljendada? Konteksti, nüansside ja emotsionaalsete alatoonide mõistmine matemaatilises mõtlemises näitab inimlikku eeliseid, mida masinad veel ei valda.
Lõppkokkuvõttes võivad eespool nimetatud strateegiad parandada teie matemaatilise mõtlemise oskusi, aidates teil mõelda kriitiliselt ja loogiliselt – mitte lihtsalt õppimise mustrite matkides. Selle teadmise ühendamine püsiva harjutamisega sillutab teed edule nii akadeemilistes kui ka ametialastes keskkondades.
Kuna soovite rohkem teavet tehisintellekti ja selle tagajärgede kohta, külastage Apple.
The source of the article is from the blog krama.net