大模型測不出9.11和9.9哪個大
近期,一些主流人工智能模型在處理看似簡單的數(shù)學(xué)對比問題時,,意外地出現(xiàn)了集體失誤,。問題聚焦于“9.11和9.9哪一個更大”,即便是強大的GPT-4o以及谷歌的Gemini Advanced付費版等先進模型,,都堅持認為9.11大于9.9。更有甚者,新晉的人工智能Claude 3.5 Sonnet還提供了一套看似合理卻錯誤的計算邏輯,,通過將數(shù)字分解為小數(shù)部分進行比較,最終得出了不正確的結(jié)論,。大模型測不出9.11和9.9哪個大,!
這一現(xiàn)象最初由Riley Goodside發(fā)現(xiàn),他作為提示詞工程師,,在與GPT-4o的交互中注意到了這一異常,。在嘗試變換提問方式,甚至明確指定比較實數(shù)后,,多數(shù)模型仍未能糾正這一基本的數(shù)學(xué)判斷,。有趣的是,,當(dāng)提問的順序被調(diào)整后,某些AI模型竟然能夠正確作答,,揭示了它們對于詞序的高度敏感性,。
針對這一現(xiàn)象,有觀察者推測,,AI在沒有明確指令指示其進行算術(shù)比較時,,可能會誤解問題的意圖,從而產(chǎn)生不合邏輯的答案,。部分原因歸咎于大模型處理文本的token化方法,,其中9.11中的“11”被錯誤地賦予了比9更高的權(quán)重,導(dǎo)致整體比較失準(zhǔn),。
實驗還擴展到了國產(chǎn)大模型,,結(jié)果顯示類似的問題同樣存在,盡管也有如騰訊的元寶和字節(jié)跳動的豆包等模型能夠正確處理并給出合理的解釋,。深入分析揭示,,當(dāng)明確告知AI這是關(guān)于雙精度浮點數(shù)的比較后,它們通常能夠得出正確的答案,,這凸顯了在特定情境下引導(dǎo)AI注意力機制的重要性,。
此外,有討論指出AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)中可能缺乏基礎(chǔ)數(shù)學(xué)比較的實例,,而對復(fù)雜或特定格式(如書籍章節(jié)編號)的頻繁接觸,,可能導(dǎo)致了這一類混淆。這不僅反映了當(dāng)前AI理解能力的局限性,,也引發(fā)了關(guān)于如何優(yōu)化提問策略以引導(dǎo)AI正確解析問題的探討,。
至于OpenAI的新模型“草莓”的最新泄露信息,雖然據(jù)說在MATH數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色,,但在未經(jīng)證實的情況下,,其能否避免類似的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)判斷失誤,仍然有待觀察,。
近期,,一個看似簡單的數(shù)學(xué)問題挑戰(zhàn)了眾多先進的人工智能大模型,引發(fā)了業(yè)界關(guān)注
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