天才悖论：一位语言和数学专家与简单的基于单词的计数问题的斗争

这篇名为《LLM天才悖论：语言和数学专家在简单基于单词的计数问题上的挣扎》的论文深入探讨了高级语言模型（LLMs）在复杂语言和数学推理方面表现出色的情况下，为何在诸如计算单词中字符数量等看似简单的任务中却表现不佳的有趣问题。作者通过细致测试各种假设，挑战了LLMs在这些领域的缺陷是固有且不可避免的流行观念。他们探讨了专门LLMs的先进能力是否可以转移到基本计数任务，并提出，让LLMs参与推理比常见的微调或上下文学习等做法更有效。这项研究通过质疑当前对LLMs限制的理解，并建议在模型预训练期间采用“推理先于回应”的方法，脱颖而出。对于那些关心人工智能未来和更复杂语言模型发展的人来说，这篇论文提供了有价值的见解，帮助提升LLMs在简单但关键任务上的表现。-LLMs很难数单词中的字符。 -流行的推测认为词元化、架构和训练数据是造成这一缺陷的原因。 -该缺陷被认为来自模型预训练，在部署过程中可能是不可避免的。 -本文通过多种评估设置对这些猜想进行了研究。 -测量了高级数学和编码推理能力向计数任务的可转移性。 -专业LLM也有计数问题，使关于不足的猜测无效。 -本研究旨在从LLM中提取用于计数任务的知识和能力。 -参与式推理是提高LLM绩效的最有效方法。 -该研究强调了LLM未来的失效模式，并强调了模型能力的获取和评估。 -在模型预训练过程中，“先推理后反应”是很重要的。