Paula Simonמחקר עדכני שנערך על ידי חוקרי אפל מדגיש הגבלות משמעותיות ביכולות ההיסק המתמטי של מודלים גדולים של שפה (LLMs) כמו ChatGPT ו-LLaMA. למרות ההתקדמות המשמעותית בעיבוד שפה טבעית, הממצאים מעידים על כך שהמודלים הללו הם חסרי היגיון לוגי אמיתי. במקום זאת, הם מסתמכים בעיקר על דפוסים שנצפו בנתוני האימון שלהם.
כדי להעריך את ההגבלות הללו, הצוות יצר מדד שנקרא GSM-Symbolic, שנועד במיוחד להעריך את היכולות ההיסק המתמטי של LLMs דרך וריאציות סמקליות של שאילתות מתמטיות. התוצאות הראו ביצועים לא עקביים מהמודלים כאשר נתפסו לפני אפילו שינויים מזעריים בשאלות, מה שמעיד על כך שהם לא פותרים בעיות על ידי היגיון אמיתי אלא על ידי תיאום דפוסים פרובביליסטיים.
המחקר גם מציין ירידה משמעותית ברמת הדיוק ככל שהבעיות מתקדמות במורכבות. במקרה אחד, הכנסת מידע לא רלוונטי בבעיה מתמטית הובילה לתשובות לא נכונות, דבר המדגים את חוסר היכולת של המודלים להבחין בין פרטים קריטיים לטריביאליים הנדרשים לפתרון בעיות.
מחקר משמעותי זה מתגלה כאשר אפל מנסה לשפר את הנוכחות שלה באינטליגנציה מלאכותית, והתמודדות מול שחקנים גדולים כמו גוגל ואופןאיי. ההגבלות שהתגלו בהיסק המתמטי עשויות לשמש כבסיס עבור אפל לפתח פתרון בינה מלאכותית משלה, שיהיה עשוי להתקרב לשם אפל אינטליגנציה. עם זאת, חשוב לציין שהמחקר לא בודק תחומים אחרים שבהם LLMs מפגינים מיומנות, כמו יצירת טקסט ומשימות שפה מורכבות.
שיפור מתמטיקה ובינה מלאכותית: טיפים וטריקים להיסק טוב יותר
בלאור התובנות העדכניות על ההגבלות בהיסק מתמטי במודלים גדולים של שפה (LLMs) על ידי צוות המחקר של אפל, זה חיוני עבור משתמשים—סטודנטים, אנשי מקצוע וחובבי בינה מלאכותית—להבין כיצד לנווט בפתרון בעיות מתמטיות בצורה יעילה יותר. כאן כמה טיפים, חיי חיים ועובדות מעניינות כדי לשפר את היכולות והידע ההיסקיים שלך.
1. לעודד חשיבה לוגית:
כאשר אתה נתקל בבעיה מתמטית מורכבת, חלק את השאלה לחלקים קטנים יותר וניתנים לניהול. טכניקה זו משקפת את הדרך שבה מומחים פותרים בעיות ותעזור לך להתמקד בכל היבט בצורה לוגית.
2. אמצעים ויזואליים הם המפתח:
השתמש בדיאגרמות, תרשימים או אפילו סקיצות פשוטות כדי לויזואליזציה של הבעיה. אמצעים ויזואליים יכולים לשפר בצורה משמעותית את ההבנה ולהקל על זיהוי טעויות או אי-התאמות בתסריטים מורכבים.
3. לתרגל וריאציות בעיות:
כדי לשלוט באמת בסוג של בעיה, תרגל עם וריאציות. ממש כמו מדד GSM-Symbolic שהוזכר במחקר, חשיפת עצמך לסמלים ופורמטים שונים יכולה לחזק את היכולת שלך בפתרון בעיות.
4. אסוף ידע הקשרי:
הבן את העקרונות הבסיסיים של המתמטיקה, ולא רק זכור נוסחאות. לדעת מדוע נוסחה פועלת הוא חשוב בדיוק כמו לדעת כיצד ליישם אותה. עיקרון זה מנוגד למניפולציה על דפוסים ש-LLMs לעיתים קרובות מציגים.
5. קבל טעויות:
אל תסס מפני פתרונות לא נכונים. נתח טעויות כהזדמנויות ללמידה. להבין מדוע תשובה לא נכונה יכולה להעמיק את המיומנויות ההיסקיות והאנליטיות שלך.
6. הגבל הסחות דעת:
הסר מידע לא רלוונטי מסביבת פתרון הבעיות שלך. ממש כפי שהמחקר ציין ש-LLMs מתקשים עם פרטים מיותרים, גם הריכוז האנושי עשוי להתנדנד. מחשבה ברורה והסביבה מעודדת מובילה לחשיבה ברורה יותר.
7. קח הפסקות:
עייפות קוגניטיבית יכולה לפגוע ביכולות פתרון בעיות. לקיחת הפסקות סדירות יכולה להחיות את המחשבה שלך, ולאפשר לך לחזור למשימה עם פרספקטיבות ואנרגיה חדשות.
עובדה מעניינת: האם ידעת בני אדם לעיתים קרובות עושים קפיצות לוגיות ש-LLMs מתקשים לשחזר? להבין הקשרים, ניואנסים ותתי-טקסטים רגשיים בהיסק מתמטי מציג יתרון אנושי שעדיין לא הצליחו המכונות לרכוש.
לס最终，האסטרטגיות המפורטות יכולות לשפר את הכישורים שלך בהיסק מתמטי, ולעזור לך לחשוב בצורה ביקורתית ולא לוגית—ולא רק לחקות דפוסים שנלמדו. שילוב של ידע זה עם תרגול מתמשך פותח את הדרך להצלחה הן במצבים אקדמיים והן במקצועיים.
ליותר תובנות על אינטליגנציה מלאכותית וההשפעות שלה, בקר באתר אפל.
