一对数字比较却难倒众多大模型，AI为啥做不对简单的数学题？

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@小白创作中心

一对数字比较却难倒众多大模型，AI为啥做不对简单的数学题？

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来源

https://m.xianjichina.com/special/detail_554857.html

在当今科技飞速发展的时代，AI大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向和应用成果。然而，当面对“9.11 和 9.9 哪个大”这样的简单数学题时，众多知名的 AI 大模型却纷纷“翻车”，这一现象引起了广泛的关注和思考。

AI 大模型在数学题上的“翻车”案例

众多大模型在比较“9.11 和 9.9 哪个大”这一问题时给出了错误答案。ChatGPT-4o 基于小数点后数字的大小进行错误判断；国内的一些大模型如月之暗面 kimi、字节豆包、商汤商量等也都出现了各种错误的推理和结论。

这些错误不仅包括对小数大小比较规则的误解，还有推理过程中的逻辑混乱。有的大模型在被追问和质疑时能够认识到错误并尝试改正，而有的则始终坚持错误的答案。

AI 大模型数学能力不足的原因分析

数据层面

数据质量和多样性：训练数据可能存在偏差或不全面，导致大模型对某些数学概念的理解不够准确。
数据标注的准确性：数学问题的标注如果存在错误或模糊，会影响大模型的学习效果。

训练过程

过度拟合：大模型可能过度拟合训练数据中的某些模式，而忽略了普遍的数学规则和逻辑。
缺乏针对性训练：在训练过程中，对数学问题的训练量和训练方式可能不够优化，导致大模型在数学领域的能力相对薄弱。

推理机制

对规则和逻辑的理解不足：大模型在处理数学问题时，可能无法准确把握数学中的严格规则和逻辑关系。
依赖表面特征：容易受到问题的表面形式影响，而不能深入理解其数学本质。

AI 大模型数学能力不足对应用的影响

在教育领域

如果学生依赖错误的数学解答，可能会形成错误的知识体系，影响学习效果。

在商业决策中的误导

在涉及数据分析和预测的商业场景中，错误的数学计算可能导致决策失误，造成经济损失。

解决 AI 大模型数学能力不足的可能途径

为了提升 AI 大模型的数学能力，我们可以从以下几个方面着手：

首先，在优化数据和标注方面，我们需要投入更多的精力来确保数据的质量和多样性。不仅要收集广泛的数学问题和相关数据，还要对其进行精细的整理和分类。同时，标注工作必须极其准确，避免任何可能的模糊或错误。对于复杂的数学概念和问题，应提供详细且清晰的标注，以便大模型能够准确理解和学习。

其次，改进训练方法至关重要。增加针对数学问题的专项训练，设计专门的训练模块和课程，使大模型能够更深入地接触和理解数学知识。在训练过程中，采用更先进、有效的训练算法，例如引入自适应学习率、正则化技术等，以避免过度拟合现象的出现。同时，结合强化学习等方法，让大模型在解决数学问题的过程中不断自我优化和改进。

最后，提升大模型的推理能力是解决数学能力不足的关键。我们可以引入更复杂、先进的逻辑推理机制，例如基于规则的推理、概率推理等。通过这些机制，大模型能够更好地理解数学中的各种规则、定理和逻辑关系，而不仅仅是依赖表面特征进行判断。此外，加强对大模型在数学思维和方法上的训练，让其学会从不同角度分析和解决数学问题，从而提高其数学推理的准确性和灵活性。