大模型是否有推理能力？DeepMind數月前的論文讓AI社區吵起來了

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原標題：大模型是否有推理能力？DeepMind數月前的論文讓AI社區吵起來了
關鍵字：解讀,模型,報告,國際象棋,動作
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
編輯：張倩、陳陳最近一段時間，隨著 OpenAI o1 模型的推出，關于大型語言模型是否擁有推理能力的討論又多了起來。比如蘋果在前段時間的一篇論文中指出，只要給模型一些干擾，最聰明的模型也會犯最簡單的錯誤（參見《給小學數學題加句「廢話」，OpenAI o1 就翻車了，蘋果新論文質疑 AI 推理能力》）。這種現象被歸結為「當前的 LLM 無法進行真正的邏輯推理；相反，它們試圖復制在訓練數據中觀察到的推理步驟」。然而，事實真的是這樣嗎？谷歌 DeepMind 的一篇論文似乎得出了相反的結論。最近，DeepMind 今年 2 月份的一篇論文在社交媒體上掀起了一些波瀾。關于該論文的早期報道。
這篇論文題為「Grandmaster-Level Chess Without Search」。文中介紹說，DeepMind 的研究者訓練了一個參數量為 2.7 億的 Transformer 模型，這個模型無需依賴復雜的搜索算法或啟發式算法就能達到「特級大師（ Grandmaster-Level ）」的國際象棋水平，優于 AlphaZero 的策略和價值網絡（不含 MCTS）以及 GPT-3.

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