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【新智元导读】LLM能否解决「狼-山羊-卷心菜」经典过河难题?最近，菲尔兹奖得主Timothy Gowers分享了实测GPT-4o的过程，模型在最简单的题目上竟然做错了，甚至网友们发现，就连Claude3.5也无法幸免。
在经典的「狼-山羊-卷心菜」过河问题上，如今所有的LLM都失败了!
几天前，菲尔兹奖得主、剑桥大学研究主任Timothy Gowers直接拿GPT-4o开刀，去解决动物过河难题。
在此，他给出了一个新的基准——废话比率（crapness ratio），即LLM给出的总答案与正确答案之间的比率。
经过测试，Gowers发现大模型的废话比率可以达到5倍。
一开始，他先给出了一个农民带2只鸡过河，一只船只能容纳一个人和2个动物，那么农夫带着两只鸡渡河所需的最少渡河次数是多少?
别说成年人了，就拿低幼小孩子来说，一听完题目，就立马给出正确的答案。
搞笑的是，ChatGPT的回答分解了5个步骤，让人看着极其愚蠢荒谬。
第一次渡河:农夫带着两只鸡一起过河;现状:农夫和两只鸡在河对岸。
第二次渡河:农夫把两只鸡留在对岸，然后独自返回;现状:农夫在起始岸，两只鸡在对岸。
第三次渡河:农夫带一只鸡过河;现状:农夫和一只鸡在对岸，一只鸡在起始岸。
第四次渡河:农夫把鸡留在对岸，独自返回;现状:农夫在起始岸，一只鸡在对岸。
第五次渡河:农夫带着第二只鸡过河。现状:农夫和两只鸡都在对岸。
因此，农夫带两只鸡过河所需的最少次数是5次。
这里，ChatGPT必须在逻辑上把「农民」和人联系起来，把「鸡」和动物联系起来，然后规划出最佳的过河次数。
对此，LeCun表示，大模型全新基准——废话比率。
当然，也有为LLM打抱不平的网友。
他表示，你可以对任何人做类似的事情。如果你愿意，可以让任何一个人不及格。LLM与人类的智商相去甚远，但把它们放在极端的测试中不会很好地评估它们。
还有人劝诫道，朋友们，现在辞职太早了。
加大难度:100、1000只鸡如何?
为了得到较大的比率，Gowers这次给出了100只鸡过河的问题。
这里虽没有放出具体的解题过程，不过，Gowers表示，GPT-4o竟答对了。
接下来，再次加大难度，一个农民带1000只鸡过河，模型表现怎么样?
提示是，1000只鸡在河的一边，农夫需要将999只鸡移到河的另一边，留下1只鸡在起点。
然而，他的船上有一个洞，所以在每次渡河开始时，他可以带上十只鸡。但到渡河快结束时，船里进了太多水，如果不想让任何鸡溺水，就只能容纳两只鸡。
为了实现目标而不让任何鸡溺亡，农民最少需要渡河几次?
Gowers表示，这次的废话比率是125倍。
随后，Gowers展示了相当长的例子，却发现ChatGPT的答案比正确答案呈指数级增长。（然而，这更多与它的数学能力有关，所以有点取巧。）
在网友测试的一个案例中，即使被告知农夫根本不需要过河，GPT-4o仍提出了一个9次渡河的复杂解决方案。
而且它忽视了重要的约束条件，比如不能让鸡单独和狼在一起，这本来是完全可行的，因为农夫根本不需要过河。
Claude3.5也失败了
在接下来的讨论中，网友用Claude3.5进行了测试，得到了3倍的比率。
Gowers称，这算是输了。
另一个测试题中，「一个农夫带着一只羊站在河边。河上有一条船，可以容纳一个人和一只羊。农夫怎样才能用最少的船把自己和羊送到河对岸?」
Claude3.5依旧答错了。
LeCun在此嘲讽大模型一番，大模型竟可以推理...?
问题在于，LLM没有常识，不理解现实世界，也不会规划和推理。
LLM行不行，就看提示了
一位网友分析总结了，以上LLM失败的原因。
他表示，LLM本身就是个「哑巴」，所以需要很好的提示。
上面的提示方式提供了太多不必要的信息，使得token预测变得更加困难。
如果给出更清晰的提示，LLM就能提供更清晰的解决方案。所以，不用担心AGI会很快出现。
另一位网友同样发现，如果用「动物」代替「鸡」，那么Claude3.5Sonnet一下子就解决了这个问题。
对于「狼-山羊-卷心菜」问题也是如此，需要用「通用名称」替换「实体名称」。
如下是另一个名词替换的例子。
或许是模型的训练数据误导了自己，让问题变得过于复杂。
对于鸡的问题，在相同的提示下一遍又一遍地重复问题会让它更好地理解它。网友重复了5次，试了15次才得到正确的答案。
菲尔兹奖得主发现LLM数学缺陷
值得一提的是，发出渡河问题帖子的这位Timothy Gowers不仅是剑桥大学三一学院的教授。早在1998年，他就因为将泛函分析和组合学联系在一起的研究获得了菲尔兹奖。
近些年来，他的研究工作开始关注LLM在数学推理任务中的表现。
去年他与别人合著的一篇论文就指出了当今LLM评估数学任务的缺陷。
论文地址:https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2318124121
文章表示，目前评估LLM的标准方法是依赖静态的输入-输出对，这与人类使用LLM的动态、交互式情境存在较大的差异。
静态的评估限制了我们理解LLM的工作方式。为此，作者构建了交互式评估平台CheckMate和评分数据集MathConverse。
在对GPT-4、InstructGPT和ChatGPT尝试进行评估的过程中，他们果然探测到了LLM犯数学错误的一个可能原因——模型似乎倾向于依赖记忆解题。
在数学领域，记住概念和定义是必不可少的，但具体问题的解决更需要一种通用、可概括的理解。
这对于人均做过奥数题的中国人来说并不难理解。除非考试出原题，单纯把例题背下来没有任何益处，有时候还会误导思路、适得其反。
作者提出，虽然没有办法看到GPT-4的训练数据，但是从行为来看，强烈怀疑模型是「死记硬背」了看似合理的示例或者解题模式，因而给出了错误答案。
他们也发现，在LLM对数学问题的回答中，人类感知到的「有用性」和答案本身的「正确性」，这两个指标高度相关，皮尔逊相关系数高达0.83。
也许这就是为什么Gowers在推文中会用「废话比率」来调侃LLM。
其他测试
事实上，大模型被诟病推理能力已经不是一天两天了。
就在几周前，研究人员发现，能用一句话描述的简单推理问题，就能让各路大模型以花样百出的方式翻车。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2406.02061
「爱丽丝有M个兄弟，N个姐妹，请问爱丽丝的兄弟有几个姐妹?」
如果你的答案是M+1，那么恭喜你。你的推理能力已经超越了当今的几乎所有LLM。
推特网友还发现了另一个绊倒几乎所有LLM的简单问题:（剧透，只有Claude3.5Sonnet答对了）
「你有一个3加仑的水壶和一个5加仑的水壶，还有无限量的水。如何准确测量5加仑的水?」
他总结道，如果想要羞辱LLM的推理能力，只需要挑一些流行的推理/逻辑谜题，稍微修改一下语言表述，你就能搬起小板凳狂笑了。
OpenAI CTO曾放话说GPT-4已经达到了「聪明高中生」的智力水平，下一代模型要达到博士水平…这番言论放在众多LLM失败案例面前显得格外讽刺。
我们之所以会如此震惊于LLM在简单的推理任务上翻车，不仅仅是因为与语言任务的惨烈对比，更是因为这与各种基准测试的结果大相径庭。
从下面这张图中可以看到，LLM在各种基准测试上的饱和速度越来越快。
几乎是每提出一个新的测试集，模型就能迅速达到人类水平（图中0.0边界）甚至超越，其中不乏非常有挑战性的逻辑推理任务，比如需要复杂多步骤推理的BBH(Big-Bench Hard)和数学应用题测试集GSK8k。
其中的HellaSwag测试集，由华盛顿大学和Allen AI在2019年推出，专门针对人类擅长但LLM一塌糊涂的常识推理问题。
刚刚发布时，人类在HellaSwag上能达到超过95%的准确率，SOTA分数却始终难以超过48%。
但这种情况并没有持续很久。各个维度的分数持续猛涨，2023年3月，GPT-4在HellaSwag上的各项得分就逼近，甚至超过了人类水平。
https://rowanzellers.com/hellaswag/
为什么在基准测试上如此惊艳的模型，一遇到现实的数学问题就翻车?
由于我们对LLM的工作原理知之甚少，这个问题的答案也是众说纷纭。
目前的大部分研究依旧假设LLM有这方面的潜力，因此从调整模型架构、增强数据、改进训练或微调方法等方面「多管齐下」，试图解锁模型在非语言任务上的能力。
比如上面那个提出用「装水问题」测试LLM的Rolf小哥就表示，根本原因是模型的过度训练（也可以理解为过拟合），需要引入多样化的推理任务。
也有人从基准测试的角度出发，认为是数学、推理等任务的测试集设计得不够好，
Hacker News论坛上曾有数学家发文，表示GSK8k这种小学数学应用题级别的测试根本不能衡量LLM的实际数学能力。
此外，测试数据泄露也是不可忽视的因素。HellaSwag或者GSK8k这样的公开测试集一旦发布，很难不流入互联网（Reddit讨论、论文、博客文章等等），进而被抓取并纳入到LLM的训练数据中。
Jason Wei在上个月发表的讨论LLM基准测试的博客就专门讨论了这个问题。
文章地址:https://www.jasonwei.net/blog/evals
最极端的一派当属LeCun等人了，他们坚称自回归LLM发展下去没有任何出路。
现在的模型没法推理、规划，不能理解物理世界也没有持久记忆，智能水平还赶不上一只猫，回答不了简单的逻辑问题实属意料之中。
LLM的未来究竟走向何处?最大的未知变量也许就在于，我们是否还能发现类似思维链（CoT）这种解锁模型性能的「大杀器」了。
参考资料:
https://the-decoder.com/llms-give-ridiculous-answers-to-a-simple-river-crossing-puzzle/
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2318124121
https://claude101.com/llm-large-language-model-benchmarks/
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