Недавнє дослідження, проведене дослідниками Apple, виявило значні обмеження в математичних здібностях до міркування великих мовних моделей (LLMs), таких як ChatGPT і LLaMA. Незважаючи на помітні досягнення в обробці природної мови, результати показують, що ці моделі позбавлені справжнього логічного міркування. Замість цього вони в основному покладаються на шаблони, зафіксовані в їхніх навчальних наборах даних.
Щоб оцінити ці обмеження, команда створила еталон під назвою GSM-Symbolic, спеціально розроблений для оцінки математичних здібностей до міркування LLM через символічні варіації математичних запитів. Результати показали несистематичну продуктивність моделей у відповідь на навіть незначні зміни в запитаннях, що свідчить про те, що вони не долають проблеми через справжнє мислення, а через ймовірнісне зіставлення шаблонів.
Дослідження також вказує на значне зниження точності в міру збільшення складності задач. В одному випадку введення неактуальної інформації в математичне завдання призвело до неправильних відповідей, демонструючи нездатність моделей розрізняти критично важливі та незначні деталі, необхідні для розв’язання задачі.
Ця важлива стаття з’являється в той момент, коли Apple намагається поліпшити свою присутність у сфері штучного інтелекту, конкуруючи з такими великими гравцями, як Google і OpenAI. Виявлені обмеження в математичному міркуванні можуть закласти основу для розробки власного рішення штучного інтелекту Apple, яке потенційно може називатися Apple Intelligence. Проте важливо зазначити, що дослідження не розглядає інші сфери, де LLM демонструють високі результати, такі як генерація тексту та складні мовні завдання.
Оволодіння математикою та штучним інтелектом: поради та хитрощі для кращого міркування
У світлі нещодавніх висновків про обмеження математичного мислення у великих мовних моделях (LLMs) від команди дослідників Apple, важливо, щоб користувачі — студенти, професіонали та ентузіасти штучного інтелекту — зрозуміли, як ефективно розв’язувати математичні задачі. Ось кілька поради, лайфхаків та цікаві факти, щоб покращити ваші власні навички міркування та знання.
1. Заохочуйте логічне мислення:
Під час розв’язання складної математичної задачі розбийте запитання на менші, більш керовані частини. Ця техніка відображає спосіб, яким експерти підходять до проблем, і допоможе вам логічно зосередитися на кожному аспекті.
2. Візуальні допоміжні засоби є ключовими:
Використовуйте діаграми, графіки чи навіть прості ескізи, щоб візуалізувати проблему. Візуальні допоміжники можуть значно покращити розуміння та полегшити виявлення помилок або несумісностей у складних сценаріях.
3. Практикуйте варіації проблем:
Щоб дійсно оволодіти певним видом задач, практикуйте з варіаціями. Подібно до еталону GSM-Symbolic, згаданого в дослідженні, знайомство з різними символами та формами може зміцнити вашу адаптивність у розв’язуванні задач.
4. Збирайте контекстуальні знання:
Зрозумійте основні принципи математики, а не просто запам’ятовуйте формули. Знати, чому формула працює, так само важливо, як і знати, як її застосувати. Цей принцип заперечує залежність від шаблонів, яку часто демонструють LLM.
5. Приймайте помилки:
Не ухиляйтеся від неправильних рішень. Аналізуйте помилки як можливості для навчання. Розуміння причини, чому відповідь є неправильною, може поглибити ваші навички міркування та аналізу.
6. Обмежте відволікання:
Видаліть неактуальну інформацію з вашого середовища розв’язання задач. Як показало дослідження, LLM важко працювати з непотрібними деталями, так і людська концентрація може розсіюватися. Чистий розум і робоче місце приводять до яснішого мислення.
7. Робіть перерви:
Когнітивна втома може погіршити здатність розв’язувати задачі. Регулярні перерви можуть відновити вашу свідомість, дозволивши вам повернутися до завдання з новими перспективами та енергією.
Цікавий факт: Чи знали ви, що люди часто роблять логічні стрибки, які LLM важко відтворити? Розуміння контексту, нюансів і емоційних підводок у математичному міркуванні демонструє людську перевагу, яку машини ще не оволоділи.
Зрештою, наведених стратегій може покращити ваші навички математичного міркування, допомагаючи вам мислити критично та логічно — не просто імітувати засвоєні шаблони. Поєднання цих знань із постійною практикою прокладає шлях до успіху як в академічній, так і в професійній сферах.
Для отримання додаткової інформації про штучний інтелект та його наслідки, відвідайте Apple.
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk