Brandon JaraNaujausi Apple tyrimų atlikti tyrimai išryškina reikšmingas didžiųjų kalbos modelių (LLMs), tokių kaip ChatGPT ir LLaMA, matematinių mąstymo gebėjimų ribas. Nepaisant pastebimų pažangos natūralios kalbos apdorojimo srityje, rezultatai rodo, kad šie modeliai neturi tikros logikos mąstymo. Vietoj to, jie pirmiausia remiasi modeliuojamaisiais duomenų rinkiniais.
Norėdama įvertinti šias ribas, komanda sukūrė standartą, pavadintą GSM-Symbolic, specialiai sukurtą vertinti LLMs matematinio mąstymo gebėjimus per simbolinius matematikos užklausų variantus. Rezultatai atskleidė nesuderinamą modelių veikimą net ir susidūrus su mažais klausimų pokyčiais, pniderdama, kad jie neįveikia problemų tikru mąstymu, o probabilistiniais modelio atitikimais.
Tyrimas taip pat rodo, kad didėjant problemų sudėtingumui, tikslumo sumažėjimas yra reikšmingas. Vienu atveju, įtraukimas nereikšmingos informacijos į matematikos uždavinį lėmė neteisingus atsakymus, parodant modelių negebėjimą atskirti kritinės ir nereikšmingos detalės, būtinos problemų sprendimui.
Šis svarbus tyrimas atsiranda tuo metu, kai Apple siekia sustiprinti savo buvimą dirbtinio intelekto srityje, konkuruodama su tokiais dideliais žaidėjais kaip Google ir OpenAI. Nustatytos matematinio mąstymo ribos gali sudaryti pagrindą Apple kurti savo AI sprendimą, galbūt pavadintą Apple Intelligence. Tačiau svarbu pažymėti, kad tyrimas neaptaria kitų sričių, kuriose LLMs demonstruoja gebėjimus, tokių kaip tekstų generavimas ir sudėtingos kalbos užduotys.
Matematikos ir AI įvaldymas: patarimai ir triukai geresniam mąstymui
Atsižvelgiant į neseniai pateiktus duomenis apie didžiųjų kalbos modelių (LLMs) matematinio mąstymo ribas, pateiktas Apple tyrimų komandos, svarbu, kad vartotojai—studentai, profesionalai ir dirbtinio intelekto entuziastai—suprastų, kaip efektyviau spręsti matematikos problemas. Štai keletas patarimų, gyvenimo triukų ir įdomių faktų, siekiant pagerinti savo mąstymo gebėjimus ir žinias.
1. Iššaukite logišką mąstymą:
Susidūrę su sudėtinga matematikos problema, išskaidykite klausimą į mažesnes, labiau valdomas dalis. Ši technika atkartoja ekspertų požiūrį į problemas ir padeda jums logiškai fokusuotis į kiekvieną aspektą.
2. Vizualinės priemonės yra raktas:
Naudokite diagramas, grafikus arba net paprastus piešinius, kad vizualizuotumėte problemą. Vizualinės priemonės gali žymiai pagerinti supratimą ir palengvinti klaidų arba neatitikimų pastebėjimą sudėtingose situacijose.
3. Praktikuokite problemų variantus:
Norėdami tikrai įvaldyti tam tikrą problemos tipą, praktikuokite su variantais. Kaip ir GSM-Symbolic standartas, minėtas tyrime, eksperimentavimas su skirtingais simboliais ir formatais gali sustiprinti jūsų pritaikomumą sprendimo procese.
4. Renkatės kontekstinę informaciją:
Sužinokite apie pagrindinius matematikos principus, o ne vien atmintinti formules. Suprasti, kodėl formulė veikia, yra taip pat svarbu kaip ir žinoti, kaip ją taikyti. Šis principas prieštarauja LLMs dažnai pasireiškiančiam priklausomumui nuo modelių.
5. Priimkite klaidas:
Nesibaiminkite neteisingų sprendimų. Išnagrinėkite klaidas kaip mokymosi galimybes. Supratimas, kodėl atsakymas yra neteisingas, gali pagilinti jūsų mąstymo ir analitinius įgūdžius.
6. Ribokite distractions:
Pašalinkite nereikšmingą informaciją iš savo problemų sprendimo aplinkos. Kaip parodė tyrimas, LLMs kovoja su nereikalingomis detalėmis, taip ir žmonių koncentracija gali svyruoti. Aiškus mąstymas ir darbo aplinka lemia aiškesnį mąstymą.
7. Darykite pertraukas:
Kognityvinis nuovargis gali paveikti problemų sprendimo gebėjimus. Reguliarios pertraukos gali atgaivinti jūsų protą, leidžiant grįžti prie užduoties su naujomis perspektyvomis ir energija.
Įdomus faktas: Ar žinote, kad žmonės dažnai daro loginius šuolius, kuriuos LLMs sunkiai pakartoja? Supratimas apie kontekstą, niuansus ir emocinius atspalvius matematikos mąstyme parodo žmogaus pranašumą, kurio mašinos dar nepavyko įvaldyti.
Galiausiai, aukščiau išvardytos strategijos gali pagerinti jūsų matematinio mąstymo įgūdžius, padėdamos jums kritiškai ir logiškai mąstyti—ne tik imituoti išmoktus modelius. Šią žinias derinant su nuolatinia praktika, atsiveria sėkmės kelias tiek akademinėse, tiek profesinėse srityse.
Daugiau įžvalgų apie dirbtinį intelektą ir jo pasekmes rasite Apple.
