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讨论总结

这个讨论主要围绕大型语言模型（LLMs）在数学方面是否可被信任，以及能否用于教孩子这一主题展开。大家各抒己见，有从LLMs在数学理论和计算方面的信任程度进行分析的，有分享LLMs在数学计算方面出错经历的，还有从教育角度探讨其在数学教学中的利弊、如何正确使用以及对孩子的影响等，整体氛围比较热烈，争议点较多。

主要观点

  1. 👍 在数学理论方面，LLMs是可以被信任的；在数学计算方面，LLMs不可被信任。
    • 支持理由：可以通过询问微积分或机器学习理论方面的正常问题验证其在数学理论方面的能力，而在计算方面存在如构建利润表时简单加法计算错误等情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 大型语言模型可用于辅助孩子学习，但要让孩子知道模型可能出错。
    • 正方观点：这是一种教导孩子验证信息的方式，模型可提供不同解题方法或解释。
    • 反方观点：模型可能会给出错误答案，误导孩子学习。
  3. 💡 可以通过函数调用并让LLMs执行简单的数学代码来检验其在数学方面的可靠性。
    • 解释：通过这种方式能检验LLMs在数学方面是否可靠，进而判断是否适合用于教学等用途。
  4. 💡 Qwen 2.5模型按特定方式操作（如精心设计系统提示让模型逐步思考和推理）可解简单数学题。
    • 解释：在特定操作下Qwen 2.5模型能解决多数小学级别的简单数学问题。
  5. 💡 不能完全依赖大语言模型数学计算结果。
    • 解释：LLMs没有内在的数学计算能力，虽数学理论方面不错、计算能力达到可接受水平，但仍会自信地出错。

金句与有趣评论

  1. “😂 Math theory, sure. Math computation, no.”
    • 亮点：简洁明了地表达了对LLMs在数学方面信任程度的观点，即理论方面可以信任，计算方面不行。
  2. “🤔 You can just ask normal questions about calculus or ML theory and it will explain the math. Validate it the same way, looking it up.”
    • 亮点：提出了验证LLMs在数学理论方面能力的具体方法。
  3. “👀 我是一名教师。我相信它们（LLMs）可以用来帮助孩子学习，但要始终明确它们容易出错。”
    • 亮点：从教师的角度出发，表达了对LLMs用于孩子学习的辩证看法。
  4. “😉 The new Qwen is very strong at math, but like all llm it suffers badly from being confidently wrong sometimes.”
    • 亮点：指出新Qwen虽在数学方面很强，但也存在和其他LLMs一样自信出错的问题。
  5. “💡 LLMs are really good now at math theory and approach am acceptable level at math computing, but remember that LLMs doesn’t have any intrinsic math computation capacity, so you can’t absolutely relate the results of a llm math computation.”
    • 亮点：综合阐述了LLMs在数学理论和计算方面的情况以及不能完全依赖其计算结果的原因。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对LLMs在数学理论方面的信任，也有对其在数学计算方面的不信任，对于能否用于教孩子也存在争议。主要分歧点在于LLMs的计算准确性以及在教育场景下可能产生的影响。产生分歧的可能原因是大家从不同的使用场景（如教学、产品构建等）、不同的模型能力（理论与计算）以及对孩子学习影响等多方面因素考虑。

趋势与预测

  • 新兴话题：专门用于数学的模型（如Qwen2.5 - Math模型）的进一步应用探讨以及不同版本、不同类型模型（如Qwen、Llama等）在数学能力方面的比较。
  • 潜在影响：如果LLMs在数学方面的可靠性不能得到有效提高，可能会影响其在教育领域尤其是数学教学方面的应用推广；反之，如果能解决计算准确性等问题，将为数学教学方式带来新的变革。

详细内容：

《LLM 在数学领域的可靠性及在儿童教育中的应用引发 Reddit 热议》

在 Reddit 上，一则关于“如今的大型语言模型（LLM）在数学领域是否可信？将 Qwen 2.5 模型从 0.5b 到 32b 进行比较，多数答案是正确的。它能否用于教导孩子？”的帖子引发了广泛关注。该帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论焦点主要集中在 LLM 在数学理论和计算方面的表现，以及其在儿童数学教育中的应用可行性。有人认为数学理论方面可行，但计算不可靠，比如有人说：“数学理论，当然可以。数学计算，不行。”也有人好奇在哪些数学理论问题上能得到准确完整的答案，并寻求相关工具链推荐。

有用户提出可以结合函数调用进行实际计算，还有人分享了自己使用不同模型的经历，如“我让 ollama 尝试构建损益表，一些行中的简单加法居然是错的。”有人认为 LLM 应该配备计算器，以提高答案的准确性和推理的合理性。

一些用户认为 LLM 可以作为一种生成不同数学概念解释的方式，帮助填补教师教学的空白，也有人担心孩子过度依赖可能无法识别错误。还有用户提到即使教师有时也会犯错。

有人建议使用经过微调的数学模型，也有人认为 Qwen 2.5 数学模型经过专门训练可用于数学计算。但也有人坚决表示不信任 LLM 在数学方面的表现，认为其可能会给出错误且自信的答案。

总的来说，讨论中的共识是 LLM 在数学领域并非完全可靠，在儿童教育中的应用需谨慎，要让孩子学会验证信息。但对于其在数学教育中的作用仍存在争议，有人认为可作为辅助工具，有人则认为不应使用。这一话题的深入探讨，让我们对 LLM 在数学教育中的角色有了更全面的思考。