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原標(biāo)題：張俊林：大語言模型無法對數(shù)字進(jìn)行準(zhǔn)確運算的主要原因
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直播預(yù)告 | 7月23日14點，「智猩猩在線研討會 NVIDIA AI for Science 專場」將開講，兩位專家將分別以《AI 驅(qū)動下的新能源材料研究與發(fā)現(xiàn)》、《NVIDIA Modulus 加速 AI 驅(qū)動的材料計算》為主題進(jìn)行直播講解，歡迎掃名~導(dǎo)讀本文轉(zhuǎn)載知乎，是張俊林對“LLM（大語言模型）無法對數(shù)字進(jìn)行準(zhǔn)確運算的底層原因是什么？”這一問題做的回答。近期大模型無確回答9.11和9.9哪個大成為熱點，轉(zhuǎn)載此文主要是傳遞來自技術(shù)專家的理性分析。
原文來自https://www.zhihu.com/question/654932431，出于技術(shù)分享轉(zhuǎn)載此文，侵權(quán)聯(lián)系刪除。“LLM能通向AGI”這一觀點的反對者經(jīng)常提這個問題：你們整天吹LLM會達(dá)到AGI，可為啥大模型連最簡單的“多位數(shù)加法”都做不好？這質(zhì)疑對很多AGI信奉者來說是很扎心的，不好反駁，因為大模型做多位數(shù)加法這種簡單數(shù)學(xué)確實有困難。不過，目前基本已能理清其主要原因，大部分也獲得了解決，我歸納了下，有如下幾點：
01其一，LLM的 Tokenizer對數(shù)字切分問題早期LLM的Tokenizer一般不會對數(shù)字進(jìn)行

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