6月7日消息,當下 GPT-4 模型最大的短板主要是算術(shù)能力,由于模型的邏輯推理能力尚待提升,因此即使是許多人認為相對簡單的計算問題,GPT-4 卻無法得出正確的結(jié)果。
據(jù)IT之家報道,近日,新加坡國立大學研究者推出了 Goat 模型,稱該模型“專門用于算術(shù)問題”。研究人員表示“在對 LLaMA 模型進行微調(diào)后,Goat 在算數(shù)上實現(xiàn)了比 GPT-4 更高的準確度與更出色的性能”。
研究人員提出了一種新辦法,將任務根據(jù)算數(shù)的可學習型進行分類,然后利用基本算術(shù)原理將不可學習的任務分解為一系列可以學習的任務(IT之家注:把復雜的計算過程分點拆解成簡單的步驟)后導入 AI 模型。
這種新方法可以令模型學習答題模式,并將過程泛化為看不見的數(shù)據(jù),而非僅僅依靠純粹的“權(quán)重記憶計算”,因此能夠有效地提高算數(shù)性能,可以在零樣本學習中以“近乎完美的精度”為大數(shù)加法和減法生成答案。
研究人員在具備 24 GB 顯存的 GPU 上進行訓練,并將最終得到的模型使用 BIG-bench 算數(shù)子任務進行測試,準確率結(jié)果較為出眾,領(lǐng)先于業(yè)內(nèi)的 Bloom、GPT-NeoX、OPT 等模型。
其中零樣本的 Goat-7B 的準確率甚至一度超過了少樣本學習后的 PaLM-540 模型,在大數(shù)計算方面遠超 GPT-4。
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