大型語言模型的天才悖論：語言與數學專家在簡單文字計數問題上的困境

Conceitos essenciais

儘管大型語言模型（LLM）在複雜推理和程式碼生成等任務中表現出色，但它們在處理簡單的基於文字的計數問題（例如計算單詞中特定字母的出現次數）方面卻表現不佳。本文探討了造成這種現象的原因，並發現現有的猜測，例如分詞問題或缺乏字元級訓練，並不能完全解釋這種現象。研究表明，即使是專精於數學或程式碼的LLM也難以解決這些簡單的計數問題。然而，透過引導LLM進行推理，例如使用「思路鏈」（CoT）等方法，可以顯著提高其在這些任務上的表現。這意味著LLM本身具備解決這些問題的能力，但需要適當的引導才能有效地運用。

Resumo

大型語言模型計數問題研究

研究背景

近年來，大型語言模型（LLM）在處理複雜任務（如複雜推理、考試、程式碼生成、多語言理解和數學問題解決）方面取得了與人類相當甚至超越人類的表現。然而，令人驚訝的是，LLM在處理人類認為簡單或微不足道的基本任務時卻顯得力不從心，特別是那些不需要廣泛詞彙知識或複雜推理的任務。

研究問題

為何LLM在簡單的基於文字的計數問題上表現不佳？

現有猜測

1. **分詞問題：**現有LLM主要採用子詞分詞演算法，難以感知單詞內部個別字元的內在特徵和差異。
2. **缺乏字元級訓練：**現有LLM主要在詞級資料上進行預訓練和後訓練，因此未針對需要字元級分析的任務進行優化。
3. **單詞中過多的唯一字元：**研究表明，Transformer模型計算單詞中字母出現次數的能力受其嵌入大小的限制，單詞中唯一字元越多，LLM的表現越差。

研究方法

本文設計了多種評估設定，以驗證上述猜測：

1. **隱式和顯式字元級分詞：**透過引入字元級單詞擾動和強制字元分詞，評估LLM在不同分詞策略下的表現。
2. **字元輸入的分類任務：**評估LLM在使用罕見字元輸入格式的分類任務（如情感分析）上的表現，以驗證其字元級推理能力。
3. **唯一字元和總字元數的影響：**透過控制單詞的總字元數和唯一字元數，評估LLM在不同情況下的計數能力。

研究結果

1. **分詞問題並非主要原因：**無論是隱式還是顯式字元級分詞，LLM的表現都沒有顯著提升，甚至可能下降。
2. **LLM具備字元級推理能力：**在使用字元輸入的分類任務中，LLM的準確率遠高於隨機猜測，表明其具備處理需要字元級理解的任務的能力。
3. **唯一字元數並非主要影響因素：**與先前研究結果相反，增加查詢單詞中唯一字元的數量並未導致LLM表現下降。

推理策略的有效性

研究發現，引導LLM進行推理可以顯著提高其在計數任務上的表現。例如，使用「思路鏈」（CoT）等方法可以幫助LLM更好地理解任務並提高最終表現。

總結

本文分析了現有關於LLM在簡單文字計數問題上失敗模式的猜測，並透過實驗證明這些猜測並不完全成立。研究結果表明，LLM本身具備解決這些問題的能力，但需要適當的引導才能有效地運用。未來研究方向包括將推理能力融入預訓練過程，以及設計更全面的評估基準以評估LLM的綜合能力。

Estatísticas

GPT-4o 在使用推理方法後，能夠以接近 100% 的準確率解決計數任務。
在二元分類任務中，所有研究的 LLM 都能達到 90% 以上的準確率；在六分類任務中，準確率則超過 50%。
將輸入格式從自然詞彙切換到罕見字元後，LLM 的表現僅略有下降，但仍遠高於隨機猜測的表現。

Citações

"The research community has discussed actively over the mysterious reason for such unexpected failures."
"Although specialized LLMs substantially enhance coding or mathematical reasoning capabilities over general LLMs, they still struggle in solving easy word-based counting problems that require easy-level reasoning."
"With the aid of reasoning procedures, the most powerful model GPT-4o is capable of solving counting tasks with accuracy approaching 100%, indicating that the model can leverage its possessed knowledge and problem-solving abilities individually without external assistance."

Principais Insights Extraídos De

LLM The Genius Paradox: A Linguistic and Math Expert's Struggle with Simple Word-based Counting Problems

by Nan Xu, Xuez... às arxiv.org 10-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.14166.pdf

Perguntas Mais Profundas

LLM 在處理其他語言的文字計數問題時是否也存在類似問題？

根據論文中的描述，研究者主要關注於英文領域，但也觀察到在其他日耳曼語系（如德文和瑞典文）和羅曼語系（如法文、西班牙文、義大利文和葡萄牙文）語言中，LLM 也存在類似計數問題。
這意味著 LLM 在處理不同語系文字計數問題時，都可能遇到類似的困境。造成這種現象的原因，可能與這些語言的文字結構、語法規則以及 LLM 訓練資料的差異有關。

如何將推理能力更有效地融入 LLM 的預訓練過程中？

論文中提到，在推理階段加入「先推理後回答」的機制，能有效提升 LLM 解決計數問題的能力。
為了更有效地將推理能力融入預訓練過程，可以考慮以下幾種方法：

設計更注重推理的預訓練任務： 目前的 LLM 預訓練任務多以語言建模為主，可以設計一些需要多步驟推理才能完成的任務，例如數學應用題、邏輯推理題等，讓模型在預訓練階段就學習如何進行推理。
在預訓練資料中加入推理過程： 目前的預訓練資料多以純文字為主，可以考慮在資料中加入一些推理過程的範例，例如數學證明過程、程式碼註解等，讓模型學習如何理解和生成推理過程。
設計新的模型架構： 目前的 LLM 架構多以 Transformer 為主，可以設計一些更適合進行推理的模型架構，例如加入圖神經網路、強化學習等技術，讓模型更有效地進行推理。

除了基於文字的計數問題外，LLM 在處理其他看似簡單的任務時是否也存在類似困境？

除了基於文字的計數問題外，LLM 在處理其他看似簡單的任務時，也可能遇到類似困境。
論文中提到了幾個例子，例如：

「迷失在中間」現象 (Lost-in-the-middle phenomenon)： LLM 在處理長文本時，容易忘記前面出現過的資訊，導致無法正確回答問題。
被無關資訊干擾： LLM 在處理問題時，容易被無關的上下文資訊干擾，導致無法正確理解問題。
這些現象都顯示，LLM 目前還無法像人類一樣，具備靈活運用知識和推理能力的能力。
以下是一些 LLM 可能遇到的其他看似簡單，但實際上卻很困難的任務：

常識推理： 例如判斷「太陽從東方升起」是常識，但 LLM 可能需要大量的訓練資料才能學會。
因果推理： 例如判斷「下雨導致地面濕」需要因果推理能力，而 LLM 可能需要特殊的訓練方法才能學會。
道德判斷： 例如判斷「偷竊是不道德的」需要道德判斷能力，而 LLM 可能需要學習人類的價值觀才能學會。