苹果研究团队发布GSM-Symbolic基准，揭示大语言模型数学推理能力不足！

当前，解决数学问题的大型语言模型（LLM）面临着符号推理能力的挑战，特别是在处理 GSM-Symbolic 类型的复杂问题时。

GSM8K 是一个广泛使用的数学问题数据集，旨在评估和比较不同语言模型的推理能力。尽管 LLM 在 GSM8K 上的表现已经相当出色，但它们在解决需要更深层次符号推理的难题时仍存在局限性。研究表明，LLM 在 GSM8K 中的成功，部分归功于它们对训练数据的记忆，而非真正理解问题并进行逻辑推理。数学推理能力，LLM 倾向于依赖已知的模式和关联，而不是进行逐步的逻辑推导。

在这个背景下，数学家们正致力于提高 LLM 的逻辑推理能力，通过改进训练方法和模型架构，促进更可靠的问题解决。

具体来说，数学领域的研究人员正在探索利用符号计算来增强模型的推理能力，从而提高问题解决的准确性。一种有前景的策略是，让 LLM 能够识别和利用问题中的数学结构，以便更有效地进行推理。遗憾的是，即使采用这些技术，符号推理的改进幅度仍然有限，大约为 65%。这些结果强调了 LLM 在推理过程中依赖于记忆和模式识别，而非真正掌握数学原理。

GSM8K 数据集包含了超过 8000 道高质量的小学数学题，被广泛用于评估模型的数学推理能力，可以用来验证是否提升了模型在处理数学和符号逻辑方面的能力。与此相对，GSM-Symbolic 则专门设计用于测试模型在更复杂的符号推理任务中的表现。该数据集包含了 20 个难度较高的代数和微积分问题，目的是评估 LLM 在处理更高级数学概念时的推理能力。

相关研究表明，即使不在 GSM-Symbolic 数据集上进行专门训练，LLM 仍然难以达到与在 GSM8K 上相媲美的性能水平。数学模型要提升推理能力，数学领域的研究人员需要继续探索新的方法，不能仅仅依靠已有的数据集。

总而言之，尽管 GSM8K 上的出色表现表明 LLM 在某些数学问题上具有一定的解决能力，但 GSM-Symbolic 表明 LLM 在符号推理方面仍有不足。为了克服这些挑战，数学专家需要探索新的方法，以便 LLM 在推理过程中不仅仅依赖于记忆，而是能够真正理解和运用数学原理。

参考链接：https://arxiv.org/abs/2410.05229