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发表于 2024-07-17 18:35:50 股吧网页版
分不清9.9与9.11谁大?大模型数学能力堪忧 业内:或因相关问题非各厂商训练重点
来源:每日经济新闻

  13.11%和13.8%哪个大?9.9和9.11哪个大?

  两道小学数学难度的题目难倒了众多主流大模型,在比大小的过程中,不少大模型给出了错误的答案。此外,此前《每日经济新闻》发布的《每日经济新闻大模型评测报告(第1期)》中,主流大模型被要求计算企业营业收入复合增长率时,没有一家大模型计算出正确答案。

  7月17日,有大模型企业人士向记者表示,对于大模型而言,这不是很难解决的技术难点,只要喂了这方面的数据,就能得到准确的答案,只不过大部分的大模型厂商没有把这方面的训练作为重心,所以可能会出现上述不准确的回答。

  大模型比大小“翻车”?

  由综艺节目《歌手2024》排名引发的热议蔓延到大模型领域,也成了一场针对大模型数学能力的小测。

  在《每日经济新闻》记者7月17日的测试中,对于13.11%与13.8%谁大的问题,除了智谱清言外,文心一言、通义千问、kimi、商汤商量、百川智能百小应等大模型均给出了正确回答。

  大部分大模型都在给出答案的同时呈现了推理过程。智谱清言给出的推理过程显示,在比较13.11%和13.8%时,13.11%是更大的数值。这是因为当比较两个百分数时,我们首先比较整数部分,如果它们相同,则比较小数部分。在这里,两个数的整数部分都是13,但13.11的小数部分(11)大于13.8的小数部分(8),因此13.11%大于13.8%。

  从推理过程判断,可能由于小数点后数位不同,大模型在比较过程中产生了幻觉。经过两轮提问后,智谱清言给出了正确回答。

  当记者把问题换成“9.9与9.11谁大”,零一万物的万知大模型等同样在一开始给出错误答案,当记者进一步追问“9.11减9.9等于多少”,甚至有大模型给出“0.21”的答案。

  万知的推理过程稍显混乱:在比较9.9和9.11时,由于整数部分都是9,所以比较小数点后的第一位数字。9.9的小数点后第一位是9,而9.11的小数点后第一位是1。由于9小于10,所以在比较小数点后第二位数字时,9.9的小数点后第二位是0(隐含的),而9.11的小数点后第二位是1。因此,9.9的小数点后第二位数字(隐含的0)小于9.11的小数点后第二位数字(1),所以9.9小于9.11。

  随后,记者向大模型提问:为何会出现有大模型认为13.11大于13.8的情况?

  ChatGPT给出的回答显示,出现这种情况的原因可能是由于计算或比较方式的错误。可能的误差原因包括:数值理解错误,有时系统可能会误解数字的小数点位置;字符串比较,如果直接按字符串比较,可能会出现错误。因为字符串比较是按字符顺序逐一比较的,而不是按数值比较;代码实现错误,在编程中,可能存在比较逻辑或转换错误。

  文心一言给出的解答则是,训练数据偏差、输入处理与理解、模型幻觉、推理能力不足等原因。训练数据偏差层面,即大模型在训练过程中,可能接触到了大量包含数字的数据,但这些数据并不总是以比较大小为目的。例如,数字可能出现在版本号、股票代码、基金表现、汇率等上下文中,这些场景下的数字大小并不总是具有直接的比较意义。如果训练数据中存在关于数字比较的偏差或不足,模型可能无法学习到正确的比较规则。

  另一方面,可能由于大模型在处理输入文本时,将数字视为字符序列,而不是具有数值意义的实体。因此,在比较数字大小时,模型可能没有正确地将其转换为数值进行比较。另外,模型在处理小数时可能存在困难,特别是当小数位数不同时。模型可能没有正确地理解小数部分的比较规则。

  业内人士:非厂商训练重点所致

  7月17日,有大模型企业人士在接受记者电话采访时表示,对于大模型而言,这不是很难解决的技术难点,只要喂了这方面的数据,其实就能得到准确的答案,只不过大部分的大模型厂商没有把这方面的训练作为重心,所以可能会出现上述不准确的回答。

  这也并非大模型的数学能力首次受到关注。

  6月,上海人工智能实验室通过旗下司南评测体系OpenCompass对7个大模型进行高考“语数外”全卷能力测试。测试结果显示,三科总分420分,大模型最高分仅303分,其中语文、英语表现相对良好,数学全不及格。

  在此前《每日经济新闻》发布的《每日经济新闻大模型评测报告(第1期)》中,对主流大模型的财务数据计算和分析能力同样进行了测评。在财务数据计算中,当被要求计算营业收入复合增长率时,没有一家大模型计算出正确答案。

  综合来看,Anthropic Claude 3 Opus表现最为出色,以总分136分高居榜首。该模型在计算题的任务一(同比增长率计算)和任务二(毛利率计算)中均获得了较高的分数,但在任务三(复合增长率计算)中未能给出正确答案。

  幻方求索DeepSeek-V2是“财务数据计算和分析”场景评测中的一匹“黑马”,以总分133.4分紧随其后。该模型在计算题的任务一和任务二中同样表现良好,但在任务三中也未能给出正确答案。不过,在计算复合增长率的任务中,尽管其答案有误,但已掌握了正确的公式。

  零一万物Yi-Large的总分达到了126.4分,该模型尽管“分析写作题”得分略逊一筹,但在计算题的任务一和任务二中表现稳定,在计算题得分以29.4分领先。此外,该模型在计算复合增长率时,同样给出了错误答案,但也给出了正确的公式。

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