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隨著人工智能（AI）模型體積的增大，一些研究團隊開始倡導使用效率更高、體積更小的專用模型來取代“大型語言模型”。OpenAI的ChatGPT雖然在技術界備受矚目，但在處理需要推導的數(shù)學問題時，其表現(xiàn)并不理想。例如，對于一道代數(shù)題，ChatGPT有時能給出正確答案，但大多數(shù)情況下會回答錯誤。在一次早期推導能力測試中，ChatGPT在面對美國中學水平的數(shù)學題集時，只答對了26%。 然而，2022年6月，谷歌的一款名為Minerva的專用數(shù)學計算模型打破了業(yè)界對“大語言模型計算數(shù)學不行”的觀點。據(jù)報道，Minerva在數(shù)學題集中答對了50%，這一結果讓AI領域的研究者們感到驚訝。微軟研究院的機器學習專家Sébastien Bubeck對此表示：“在AI圈子里，這還真是個新奇事?！?這一結果也證實了研究團隊長期以來的懷疑：訓練更大型的AI模型并不是解決“邏輯問題”的正道。然而，也有觀點認為，更大的模型只是在碰巧與訓練集相關的問題上回答得更為出色，而沒有獲得回答全新問題的能力。
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