Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này đề cập đến các vấn đề về độ tin cậy (thiết kế đơn giản và nhiễu dữ liệu) trong các chuẩn mực toán học hiện có và đề xuất RV-Bench, một chuẩn mực mới để đánh giá hiệu quả khả năng suy luận toán học của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). RV-Bench sử dụng một hàm để tạo ra các bài toán với biến ngẫu nhiên (RVQ), tạo ra các bài toán "vô hình" tương tự như các bài toán hiện có nhưng với các tổ hợp biến ngẫu nhiên. Vì các LLM phải hiểu đầy đủ các mô hình vốn có của các bài toán để trả lời chính xác các RVQ trên các tổ hợp biến đa dạng, nên độ chính xác và độ tin cậy của RV-Bench có thể được sử dụng để đánh giá khả năng suy luận thực sự của các LLM. Kết quả thực nghiệm sử dụng hơn 30 LLM và hơn 1.000 RVQ cho thấy các LLM thể hiện sự mất cân bằng về năng lực giữa phân phối của dữ liệu hữu hình và vô hình, và việc khái quát hóa năng lực cho các bài toán suy luận toán học tương tự còn hạn chế, mặc dù điều này có thể được thực hiện hiệu quả thông qua việc điều chỉnh thời gian kiểm tra.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Giới thiệu RV-Bench, một chuẩn mực mới khắc phục được những hạn chế của các chuẩn mực toán học hiện có.
◦
LLM có thể đánh giá khả năng suy luận toán học thực sự
◦
Bộc lộ sự mất cân bằng về năng lực và hạn chế về khả năng khái quát hóa do sự phân bố dữ liệu của LLM
◦
Đề Xuất khả năng cải thiện năng lực thông qua việc điều chỉnh thời gian kiểm tra
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm về tính linh hoạt và khả năng mở rộng của RV-Bench.
◦
Cần có phân tích chi tiết hơn về tác động của việc điều chỉnh thời gian thử nghiệm.
◦
Nhu cầu xác minh khả năng khái quát hóa cho nhiều loại vấn đề lý luận toán học khác nhau.
