引言
近年来，大型语言模型（LLM）在理解和生成人类语言方面表现出色。随着人工智能（AI）和机器学习的进步，这些模型现在正在解决更复杂的任务，包括数学。最近，中国的一个AI实验室进行的实验表明，当LLM与复杂算法结合时，可以在解决数学问题方面超越最先进的模型。
挑战：LLM能否做数学？
AI专家们长期以来一直在讨论LLM是否能够有效处理数学任务。传统的LLM虽然在自然语言处理方面表现出色，但在处理数学所需的精确性和逻辑一致性方面却存在困难。这种怀疑体现在“LLM不能做数学”这一观点中。
突破：混合方法
中国的AI实验室以大胆的实验回应了这一挑战，幽默地总结为“Hold my beer”。他们引入了一种名为Q* MCTSr（蒙特卡洛树自我优化）的混合算法，将LLM的优势与蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法结合起来。这种创新的方法显著增强了LLM的解决问题能力。
令人印象深刻的结果
实验的结果令人惊叹。整合了Q* MCTSr与llama-3-8B的混合模型在GSM8K基准测试中取得了96.66%的成功率，在更具挑战性的GSM-Hard基准测试中取得了45.49%的成功率。这些结果表明，新算法在执行数学任务方面比许多专家还要出色。
不断演变的Transformer架构
这种混合模型的成功突显了Transformer架构的快速演变。最初设计用于自然语言处理的Transformer，现在正被改编并与其他神经网络架构（如递归神经网络（RNN）、状态空间模型（SSM）、扩展长短期记忆网络（xLSTM）和MCTS）结合起来。这种不断的演变意味着我们今天认为的真理可能在明天就会过时。
开源和开放研究的作用
这一突破离不开开源和开放研究的原则。通过分享他们的发现和代码，研究人员使全球社区能够在他们的工作基础上进行创新，加速进步。
拥有你的AI
随着AI技术的发展，考虑其部署的方式和地点变得至关重要。云端的AI通常与拥有它的公司的利益一致，而不是用户的利益。因此，拥有并理解你的AI变得越来越重要，以确保它与你的目标和价值观一致。
结论
LLM及其混合衍生物的快速发展正在为解决复杂任务（包括数学）铺平道路。中国AI实验室的实验证明了这些模型在与创新算法结合时的潜力。随着我们继续推动AI的边界，接受开放研究并保持对AI系统所有权和对齐的警惕至关重要。未来充满了无限可能，通过正确的方法，LLM可能很快就能掌握数学的艺术。
