关于大型语言模型（LLM）在数学推理方面的局限性，苹果公司的研究人员在《理解大型语言模型中数学推理的局限性》这篇论文中进行了深入探讨。他们发现，尽管LLM在生成人类水平的文本方面表现出色，但在处理简单的数学问题时，一旦问题稍作改动，例如添加无关信息，模型的表现就会大幅下降。这表明LLM可能并没有真正理解数学问题，而是依赖于训练数据中的模式进行预测。当需要真正的逻辑推理时，模型往往无法产生合理的结果。
研究人员通过对数学问题的微小改动来测试LLM的推理能力。例如，在一个关于摘奇异果的简单数学问题中，添加了一个无关的细节后，LLM的回答出现了错误。研究人员修改了数百个问题，发现几乎所有问题都导致模型的回答成功率大幅下降。这一发现对AI的发展具有重要的启示，表明尽管LLM在许多领域表现出色，但其推理能力仍然存在局限性，未来需要进一步探索如何提高LLM的推理能力。
