文章探讨了人工智能(AI)的弱点,包括算术能力不足、无法理解人称代词、缺乏创造性命名能力以及安全性缺陷。AI在处理复杂问题时容易失去焦点,缺乏对潜在风险的全面考虑,且在设计状态机时容易出错,显示出其在细节处理上的不足。整体而言,AI在特定任务上表现良好,但在应对复杂和不确定性时显得力不从心。
2019年发布的GPT-2采用BPE算法进行tokenization,但效果有限。HuggingFace的研究表明,tokenization对模型的算术能力有显著影响,单位数tokenization在处理数字和复杂算术问题上表现优于其他方法,而右到左的tokenization也显示出优势。
该文综述语言模型数学推理研究:用二进制加减乘法训练轻量模型,发现计算发生在数值空间,类似编码-回归-解码;提出ROPS预训练、锚定数字、MsAT持续预训练、后缀表达式、SYRELM符号求解器、WizardMath、Calculon分解数字等方法,提升算术与数学推理能力。
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