编辑：编辑部

ChatGPT自发布以来，数学能力饱受诟病。

就连「数学天才」陶哲轩曾表示，GPT-4在自己的数学专业领域，并没有太多的增值。

怎么办，就一直让ChatGPT做个「数学智障」么？

OpenAI在努力——为了提升GPT-4的数学推理能力，OpenAI团队用「过程监督」（PRM）训练模型。

让我们一步一步验证！

此外，OpenAI发现「过程监督」在对齐上有很大的价值——训练模型产生人类认可的思维链。

最新研究当然少不了Sam Altman的转发，「我们的Mathgen团队在过程监督上取得了非常令人振奋的结果，这是对齐的积极信号。」

如图显示了所选解决方案中，取得正确最终答案的百分比，作为所考虑解决方案数量的函数。

「过程监督」奖励模型不仅在整体上表现更好，而且随着考虑每个问题的更多解决方案，性能差距也在扩大。

这表明，「过程监督」奖励模型更加可靠。

真正（TP）

先来简化个三角函数公式。

这个具有挑战性的三角函数问题，需要以一种不明显的顺序应用几个恒等式。

但是大多数解决尝试都失败了，因为很难选择哪些恒等式实际上是有用的。

虽然GPT-4通常不能解决这个问题，只有0.1%的解决方案尝试实现正确答案，但奖励模型正确地识别出这个解决方案是有效的。

真负（TN）

在步骤7中，GPT-4试图简化一个表达式，但尝试失败。奖励模型发现了这个错误。

在步骤11中，GPT-4犯了一个简单的计算错误。同样被奖励模型发现。

GPT-4在步骤12中尝试使用差平方公式，但这个表达式实际上并非差平方。

步骤8的理由很奇怪，但奖励模型让它通过了。然而，在步骤9中，模型错误地将表达式分解出因子。

奖励模型便纠出这个错误。

GPT-4在步骤9中犯了一个微妙的计数错误。

表面上，声称有5种方法可以交换同色的球（因为有5种颜色）似乎是合理的。

然而，这个计数低估了2倍，因为Bob有2个选择，即决定把哪个球给Alice。奖励模型被这个错误所欺骗。

马斯克说，我们需要的是TruthGPT

比如最近，一位美国律师在纽约联邦法院的文件中就引用了ChatGPT捏造出的案件，可能面临制裁。

OpenAI的研究者在报告中提到：“在需要多步骤推理的领域，这些幻觉尤其成问题，因为，一个简单的逻辑错误，就足以对整个解决方案造成极大的破坏。”

而且，减轻幻觉，也是构建一致AGI的关键。

怎么减少大模型的幻觉呢？一般有两种方法——过程监督和结果监督。

「结果监督」，顾名思义，就是根据最终结果给大模型反馈，而「过程监督」则可以针对思维链中的每个步骤提供反馈。

ChatGPT在数学方面超级弱。今天我试图解决一个四年级数学书上的数学问题。ChatGPT给了错误答案。我把我的答案和ChatGPT的答案，在perplexity AI、谷歌的答案，以及四年级的老师进行了核对。每个地方都可以确认，chatgpt的答案是错误的。

参考资料：

https://openai.com/research/improving-mathematical-reasoning-with-process-supervision