苹果最新论文：LLM只是复杂的模式匹配 而不是真正的逻辑推理

大语言模型真的可以推理吗？LLM都是“参数匹配大师”？苹果研究员质疑LLM推理能力，称其“不堪一击”！苹果的研究员MehrdadFarajtabar等人最近发表了一篇论文，对大型语言模型（LLM）的推理能力提出了尖锐的质疑，他认为，LLM的“推理”能力，其实只是复杂的模式匹配，不堪一击！

论文作者研究了包括Llama、Phi、Gemma、Mistral等开源模型，以及GPT-4o和o1系列等闭源模型。需要指出的是，在OpenAI发布GSM8K的三年里，模型的性能有了显著提升，从GPT-3（175B）的35%提升到了现在30亿参数模型的85%以上，更大的模型甚至超过了95%。但Farajtabar认为，这并不能证明LLM的推理能力真的提高了

为了测试LLM的数学推理能力的极限，Farajtabar和他的团队开发了一个名为 GSM-Symbolic 的新工具，它可以根据GSM8K测试集创建符号模板，从而能够生成大量实例并设计可控实验。他们生成了50个独特的GSM-Symbolic集合，这些集合本质上就像GSM8K示例，但具有不同的值和名称

GSM8K是“GradeSchoolMath8K”的缩写，是一个用来评估数学问题解决能力的数据集。这个数据集主要包含小学级别的数学题目（大约8，000道题目），通常用于训练和测试机器学习模型，特别是在自然语言处理领域的模型如何处理和解决数学问题

实验结果，令人大跌眼镜：

1．当前GSM8K的准确率并不可靠！ 不同模型在GSM8K上的表现差异巨大，例如Llama8B的得分在70%到80%之间，Phi-3的得分在75%到90%之间，等等。对于大多数模型，在GSM-Symbolic上的平均性能低于在GSM8K上的平均性能

2．所谓的LLM推理能力不堪一击！ LLM对专有名词和数字的更改非常敏感，这说明它们并没有真正理解数学概念。就像一个小学生，如果我们只是更改了数学测试题中的人名，他的分数就会下降10%吗？显然不会

3．随着问题难度的增加（M1→Symbolic→P1→P2）。引入了GSM-Symbolic的三个新变体来研究模型行为：删除一个分句（GSM-M1）、增加一个分句（GSM-P1）或增加两个分句（GSM-P2），模型的性能下降，方差上升， 这意味着模型的可靠性越来越差

4．引入GSM-NoOp后，模型性能断崖式下跌！ GSM-NoOp是在GSM-Symbolic的基础上，添加了一个看似相关但不影响整体推理的子句。所有模型，包括o1模型，都表现出了显著的性能下降。这说明，即使是强大的o1模型，也无法真正理解数学问题的逻辑结构

5．即使是OpenAI的o1系列模型，也无法完全避免这些问题。 o1-preview虽然有所改进，但仍然会犯一些低级错误，例如无法理解“现在”和“去年”的区别，这可能是因为训练数据中包含了“通货膨胀”的模式，模型只是简单地模仿了这种模式

Farajtabar认为，

LLM的这些表现，更好地解释是复杂的模式匹配，而不是真正的逻辑推理。 即使我们增加数据、参数和计算量，或者使用更好的训练数据，也只是得到了“更好的模式匹配器”，而不是“更好的推理器”

DennyZhou（GoogleDeepMind的LLM推理团队负责人）也参与了讨论，他指出：

“这项工作的一个关键发现是：向GSM8k问题添加不相关的上下文会导致LLM无法解决这些问题，正如我们在ICML2023年的论文‘大型语言模型很容易被不相关的上下文分散注意力’中所证明的那样。提示构建的差异在我看来仍然很有趣。”

YuandongTian（MetaAI的研究科学家总监）也表达了他的观点：

“核心问题是：凭借我们的领域知识，我们可以构建权重，使LLM在特定问题中进行良好的推理；然而，梯度下降可能无法学习到这样的权重；我们仍然依赖梯度下降，因为它为许多领域带来了魔力——如果它在其他领域变得愚蠢，我们也无能为力。”

结论

总的来说，这篇论文研究结果没有在包括Llama、Phi、Gemma和Mistral等开源模型，以及最近的OpenAIGPT-4o和o1系列等领先闭源模型在内的语言模型中，找到任何形式推理的证据。他们的行为可以用复杂的模式匹配来更好地解释——如此脆弱，以至于更改名称都会使结果改变约10%！我们可以扩展数据、参数和计算量——或者为Phi-4、Llama-4、GPT-5使用更好的训练数据。但这可能只会产生“更好的模式匹配器”，而不是“更好的推理器”