苹果研究揭示：大型语言模型推理能力存在严重缺陷

通常情况下，我们期望大型语言模型（LLM）能够展现出卓越的推理能力，以便解决各种复杂的实际问题。

为了验证这一点，GSM8K数据集被广泛用于评估这些语言模型在算术推理方面的表现。通常，LLM在GSM8K数据集上的表现会直接反映其解决数学问题的能力。通过对 LLM 在 GSM8K 上的解题过程进行分析，可以深入了解其推理能力的局限性。

然而，目前许多研究表明，即使是大型的语言模型，也很难在该数据集上取得令人满意的成绩。一个可能的原因是，语言模型在处理符号推理时，面临着固有的挑战。

为了解决这一难题，研究人员提出了一种新颖的算术推理方法，称为 GSM-Symbolic。这种方法利用符号推理技术来处理数学问题，旨在克服传统方法的局限性。

通过这种方法，即使模型本身缺乏足够的背景知识，LLM 也能更有效地进行推理。关键在于，这种方法能够将复杂的推理过程分解为更易于处理的步骤。

实验结果显示，该方法能够显著提升大型语言模型在算术推理任务中的表现，准确率提高了近 65%。这一提升表明，借助符号推理，语言模型能够更好地解决复杂的数学问题。总的来说，这项研究为我们理解 LLM 在算术推理方面的潜力以及如何改进其性能提供了新的视角。