![「13.11>13.8」冲上热搜,一道题让人类AI集体降智?所有LLM致命缺点曝光](https://www.xuexiaigc.com/wp-content/uploads/article-images/8c3600b0c1ddff4260.jpeg)
文章摘要
【关 键 词】 数值比较、AI错误、常识问题、模型训练、人类认知
许多网友错误地认为13.11%比13.8%大。
AI同样无法正确回答这个问题。
各大LLM在类似问题上普遍表现不佳。
这些错误可能与LLM在处理数值时的某些局限性有关。
问题的提法对LLM的回答有很大影响。
LLM在这类问题上的错误可能源于训练数据中类似表达的频率。
LLM主要基于统计模型和模式识别,而不是像人类那样基于逻辑推理和概念理解。
模型在处理文本时会将数字视为文本字符串,而不是数值。
LLM在处理一些常识性问题时也存在困难。
这一现象也引发了关于AI常识和价值观的讨论。
缺乏对人类价值观的基本理解可能导致AI在某些情况下做出错误的决策。
这一事件揭示了LLM在处理常识性问题和数值计算方面的局限性。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 2075字 | 9分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
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