Appleの研究者らは、「LLMにおける数学的推論の限界を理解する」という論文を発表した。OpenAIのGPT-4oやo1-previewなどのLLMは、他のLLMと比べて高性能だが、真の推論には課題があるとしている。
例として、公衆電話からの通話料金に関する問題をベースに、問題の難易度を4段階に調整した結果の正解率を、米GoogleのGemma 2や米OpenAIのGPT-o1 mini、米MicrosoftのPhi-3.5で調べたところ、いずれのLLMも難易度が上がると正解率が下がった。電話ボックスから電話をかける場合、1分あたり0.6ドル掛かります。10分を超えると、料金は1分あたり0.5ドルに下がります。60分間の通話はいくらですか？
ホテルの部屋の電話から電話をかける場合、1分あたり0.6ドル掛かります。10分経過すると、料金は1分あたり0.5ドルに下がります。通話開始から25 分経過すると、料金はさらに下がり、1分あたり0.3ドルになります。60分間の通話はいくらですか？ ホテルの電話から電話をかける場合、1分あたり0.6ドル掛かります。10分経過すると、料金は1分あたり0.5ドルに下がります。通話開始から25分経過すると、料金はさらに下がり、1分あたり0.3ドルになります。合計請求額が10ドルを超える場合は、25％割引になります。60分間の通話料金はいくらですか？キウイの数の問題（Image Credits:Mirzadeh et al）研究者らは、LLMの限界を克服できるかどうかについては明言していない。現在のLLMが真の数学的推論能力を獲得するには、パターン認識を超えた、より高度な推論能力の開発が必要であると結論付けている。特に、問題の本質を理解し、無関係な情報を適切に処理できる能力の向上が不可欠であると指摘する。
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