两句话让LLM逻辑推理瞬间崩溃！！

本文主要是介绍两句话让LLM逻辑推理瞬间崩溃！！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一道简单的逻辑问题，竟让几乎所有的LLM全军覆没？

对于人类来说，这个名为「爱丽丝梦游仙境」（AIW）的测试并不算很难——

「爱丽丝有N个兄弟，她还有M个姐妹。爱丽丝的兄弟有多少个姐妹？」

稍加思考，答案显而易见：M+1。（爱丽丝的姐妹数量加上爱丽丝自己）

然而，当研究人员让GPT-3.5/4、Claude、Gemini、Llama、Mistral等模型回答时，结果却非常离谱。只有OpenAI最新的GPT-4o勉强及格。

GPT-4o深夜发布！Plus免费可用！https://www.zhihu.com/pin/1773645611381747712
没体验过OpenAI最新版GPT-4o？快戳最详细升级教程，几分钟搞定：

升级ChatGPT-4o Turbo步骤https://www.zhihu.com/pin/1768399982598909952

问题不仅仅是基本的不准确性：当要求展示其工作过程时，AI会详细说明一些荒谬且错误的「思考」过程，这些过程毫无意义——更奇怪的是，当被告知其工作不准确时，模型反复变得愤怒并坚持其错误答案。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2406.02061

开源地址：https://github.com/LAION-AI/AIW

正如来自知名开源AI研究机构LAION的团队所揭示的——即使是当今最先进的模型，也几乎不具有小学生的推理能力。

在本次研究中，团队借鉴「爱丽丝梦游仙境」的童话故事，将提出的测试集简称为AIW：「爱丽丝有N个兄弟，她还有M个姐妹。爱丽丝的兄弟有多少个姐妹？」

显然，这对大多数成年人来说并没有挑战性；甚至对于一定年龄以上的儿童来说，通过常识推理也不难解决。

研究人员最初也认为，这对LLM不会构成什么挑战。

然而，大多数的SOTA模型竟然回答得非常费劲。而且，更改句子表述方式或者N、M具体数值时，回答正确率会产生大幅变化。

对此团队认为，模型似乎是在「蒙」答案，几乎不考虑逻辑，只是对问题中提到的数字加减乘除后给出结果，因此有些N和M值的对应答案比较容易蒙对。

实验结果出乎很多人的意料——大多数的先进LLM无法对AIW问题推理出正确答案，即使尝试各种提示方法也没能改变模型崩溃的结果。

可以看到，大多数模型的正确响应率都不超过0.2，只有4个模型超过了0.3，包括GPT-4o和Claude 3 Opus，以及唯一的开源模型Llama2-70B Chat。其中GPT-4o的均值达到了0.6附近。

图3中可以看到，大多数模型聚集在纵轴附近，只有Llama2-70B、GPT-4、GPT-4o和Claude 3几个模型较为接近校准线，这表明MMLU分数与AIW之间的显著不匹配。

但值得注意的是，在和MATH的对比中，Llama2-7B和Llama2-70B两个模型在AIW的得分反而高于MATH。这两个模型在AIW与各个基准测试的校准中都有较好的表现。