AI与数学

《ChatGPT超入门》是一本关于ChatGPT聊天机器人的入门书籍，作者是帕姆·贝克。本书详细介绍了ChatGPT的发展历程以及其在AI领域的影响。书中提出了一些关于如何更好地理解和应用生成式AI模型的观点，强调了大语言模型的本质是模式预测，并提供了向AI提问的8个原则性技巧。同时，作者也探讨了如何在人工智能时代保持竞争力，以及如何将AI技术应用于工作中。

not 限于于此，OpenAI 还计划为 ChatGPT 增加更多多模态功能，使其更接近人类的生活。

这篇文章主要探讨了ChatGPT作为自然语言处理模型的特性，强调了训练数据在其中的重要性，特别是对于数学应用题任务的训练不足可能导致的错误。作者认为，尽管ChatGPT在大规模语料库上表现出色，但在特定形式的数学任务上，其问题和局限性 becomes apparent.

克雷西 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 国产数学大模型，能力已经超过了ChatGPT！ 最新榜单中，上海交大GAIR实验室出品的Abel专有大模型： 准确率高达83.6%，在开源模型中位列第一。 据团队介绍，该模型是用挪威数学家尼尔斯·阿贝尔（Niels Abel）的名字命名的，以此向阿贝尔在代数和分析方面的开创性工作致敬。 在GSM8k数据集上，70B参数量的Abel碾压所有开源模型，还超过了ChatGPT。 甚至在新数据集TALSCQ-EN上，Abel的表现比GPT-4还要强。 而实现这样效果的Abel，成分可以说是十分“单纯”： 没有使用工具没有使用数学领域的大规模预训练数据没有使用奖励模型没有使用RLHF仅使用有监督精调（Supervised Fine-tuning，SFT）那么Abel的效果究竟怎么样呢？ 成绩超越开源模型SOTA 这里我们选择同样是开源的Llama-2来和Abel对比。 首先来看下这个鸡兔同笼问题的变体： Brown由牛和鸡一共60只，鸡的数量是牛的两倍，一共有多少条腿？ 这道题Llama-2出师不利，而且不是计算错误，是逻辑上就有问题： Abel则成功地解决了这个问题。 再来看下一个问题： 12，21，6，11和30的中位数与平均数的和是多少？ 两个模型都正确理解了所涉及的概念，但Llama还是在计算和排序上出了错。 而Abel依旧是正确地做出了这道题： 再从测试数据上看看Abel的表现。 首先是OpenAI提出的GSM8k数据集（大概是美国高中难度），这份榜单的前十名，Abel占了三个（不同参数规模）。 开源模型当中，70B规模的Abel打败了曾经的SOTA——WizardMath。 如果把商业闭源模型算进来，Abel也仅次于GPT-4、Claude-2和PaLM-2-Flan这些最著名的模型。 甚至ChatGPT也不是Abel的对手。 △地球代表开源模型，锁代表闭源模型 在难度更高的MATH（竞赛题目）数据集中，开源模型的前三名被三个规模的Abel包揽，加上闭源也仅次于Google和OpenAI的产品。 研究团队还使用了新数据集TALSCQ-EN对Abel进行测试，结果超过了GPT-4。 那么，研究团队是怎么调教出这样一款高性能模型的呢？ “保姆级”微调训练策略 核心奥义就是高质量的训练数据。 Abel使用数据是经过精心策划的，不仅包含问题的答案，还要能告诉模型找到正确答案是的方法。 为此，研究团队提出了一种叫做家长监督（Parental Oversight）的“保姆级”微调训练策略。 在家长监督的原则之下，团队仅通过SFT方式就完成了Abel的训练。 为了评价Abel的鲁棒性，研究团队还用GPT4对GSM8k中的数字进行了修改，测试Abel是否依然能解出正确的答案。 结果显示，在调整版GSM8k数据集下，70B参数的Abel鲁棒性超过了同等规模的WizardMath。 在Abel的介绍的最后，研究团队还留下了一个彩蛋： Abel的下一代，将进化成为Bernoulli（伯努利） 不过团队并没有对其中的含义进行说明，我们不妨期待一番。...