GSM-Symbolic: Analyzing LLM Limitations in Mathematical Reasoning and Potential Solutions
这篇关于 LLM 推理的论文的正确之处 — — 以及它所遗漏之处。合著者：Alex Watson、Yev Meyer、Dane Corneil、Maarten Van Segbroeck (Gretel.ai)来源：Gretel.ai简介大型语言模型 (LLM) 最近在 AI 推理方面取得了重大进展，包括数学问题解决。然而，Mirzadeh 等人最近发表的一篇题为“GSM-Symbolic：理解大型语言模型中数学推理的局限性”的论文提出了关于这些模型在数学推理方面的真正能力的问题。我们审查了这篇论文，发现它对正在进行的关于 AI 能力和局限性的讨论做出了宝贵的贡献，然而，我们的分析表明，它
GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models
大型语言模型 (LLM) 的最新进展引发了人们对其形式推理能力的兴趣，尤其是在数学方面。GSM8K 基准被广泛用于评估模型在小学水平问题上的数学推理能力。虽然近年来 LLM 在 GSM8K 上的表现显着提高，但它们的数学推理能力是否真正进步仍不清楚，这引发了人们对所报告指标可靠性的质疑。为了解决这些问题，我们对几个 SOTA 开放和封闭模型进行了大规模研究。为了……
