重新思考 LLM 基准：测量训练数据之外的真实推理

重新思考 LLM 基准：衡量训练数据之外的真正推理能力

重新思考 LLM 基准：衡量训练数据之外的真正推理能力

Apple 的新 LLM 基准，GSM-Symbolic

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欢迎来到这个 LLM 推理能力的探索，我们将解决一个大问题：GPT、Llama、Mistral 和 Gemma 等模型真的可以推理吗，还是它们只是聪明的模式匹配器？随着每个新版本的发布，我们都会看到这些模型达到更高的基准分数，这常常给人一种印象，它们即将具备真正的解决问题的能力。但 Apple 的一项新研究“GSM-Symbolic：了解大型语言模型中数学推理的局限性”提供了现实检验——其研究结果可能会改变我们对这些能力的看法。

GPT、Llama、Mistral 和 Gemma 等模型真的可以推理吗，还是它们只是聪明的模式匹配器？ 苹果 “ GSM-Symbolic：理解大型语言模型中数学推理的局限性 GSM-Symbolic：理解大型语言模型中数学推理的局限性 ”，

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作为一名近两年的法学硕士工程师，我将分享我对这个话题的看法，包括为什么法学硕士必须超越记忆模式并提供真正的推理。我们还将分析 GSM-Symbolic 研究的主要发现，该研究揭示了这些模型在数学推理方面仍然面临的差距。最后，我将反思这对于在现实世界中应用 LLM 意味着什么，我们真正需要的是真正的推理——而不仅仅是看起来令人印象深刻的答案。

GSM-Symbolic

为什么 LLM 推理很重要？