Назад к списку

Почему LLM ошибаются в простой математике и зачем им внешние инструменты

Больше практических разборов об ИИ — в Telegram-канале «Идеи для ИИ — Андрей Анисимов»: https://t.me/ideasforai 

 Языковая модель может уверенно ответить, что 1+1+1+1 = 13. 

Это не случайность, а следствие её устройства: LLM предсказывает наиболее вероятное продолжение текста, но по умолчанию не выполняет детерминированный алгоритм расчёта. 

 Почему возникают ошибки? 

 1. LLM генерирует ответ, а не запускает формальный алгоритм. 

2. В математике «почти правильный» результат уже неверен. 

3. В многошаговых задачах ошибка в промежуточном значении распространяется дальше. 

4. Уверенная формулировка не гарантирует точность. 

 Надёжная схема для ИИ-агентов разделяет роли: 

 — модель понимает запрос и составляет план; 

— калькулятор, Python или профильная система выполняет точный расчёт; 

— модель проверяет результат и объясняет его пользователю.Для бизнеса это особенно важно в процессах, связанных с деньгами, лимитами, сроками, тарифами и отчётностью. Там вероятностный ответ нельзя принимать без проверки. 

 Сильный ИИ-агент — это не только хорошая модель, но и правильно подключённые инструменты и правила их использования.