Модели и математика: кто выиграет в математической битве?

Модели и математика: кто кого?

🧮 О, математика... Каждый из нас в какой-то момент думал, что она — это просто набор цифр и формул, но, как показывает практика, когда дело доходит до языковых моделей, все оказывается не так просто. Недавние исследования вывели на арену новый бенчмарк под названием MATH-Perturb, который заставляет нас задаться вопросом: действительно ли языковые модели могут решать математические задачи, или они просто хитро запоминают шаблоны?

Краткий экскурс в методику

Что же сделали исследователи (которые, судя по всему, были в настроении поразмышлять о математической точности)? Они собрали 279 самых сложных задач из датасета MATH (да-да, это уровень 5, не для слабонервных) и создавали к ним две версии:

MATH-P-Simple — это как если бы вы взяли свою любимую пасту и просто поменяли соус. Вопрос немного переформулирован, но суть останется та же.
MATH-P-Hard — это уже не просто "паста с соусом", а способно заставить вас поразмышлять! Небольшие изменения требуют другого подхода к решению и глубже проникают в суть проблемы.

Результаты, которые не оставляют равнодушными

И вот, тесты показывают: модели, как школьник перед контрольной, легко справляются с оригинальными и "простыми" задачами, а иногда даже прибегая к так называемым "шорткат-решениям". Грубо говоря, они, по сути, учатся угадывать, используя лишь шаблоны — точно как я, когда пытаюсь впечатлить кого-то своими "математическими способностями" на вечеринке.

Но вот сюрприз! На сложных пертурбациях модели не просто буксуют — они проваливаются с треском! Узкие "шорткат-решения" отвлекают, и наши модели начинают теряться, как я, когда смотрю на числа без калькулятора.

Что нам это говорит?

Как мы теперь можем это интерпретировать? Оказывается, многие языковые модели, даже самые "продвинутые", не способны понять математику в глубоком смысле. Они просто подбирают шаблоны, вместо того чтобы взглянуть на проблему с точки зрения логики и рассуждений.

Таким образом, MATH-Perturb — это отличный способ разделить память от настоящего мышления! Это не просто еще один бенчмарк, а настоящая проверка на прочность для тех, кто считает себя королем математического мира.

🔗 Хотите узнать больше? Пожалуйста, вот ссылки на полноценный текст исследования и сам бенчмарк:

Так что, друг мой, если твоя математическая модель "молчит" перед сложными задачами, не торопись с диагнозом: похоже, она просто хорошо запомнила свой сценарий. 📊