GPT-4满分通过MIT本科数学考试！这套提示词火了

来源：量子位

万万想不到啊，MIT数学考试，被GPT-4攻破了？！

突然有人在最新论文工作中高调宣布：

GPT-4在MIT的数学和EECS（电气工程和计算机科学系）本科学位考试中，表现出的能力完全满足毕业要求。

而且妥妥地拿下满分！

要知道，测出这个结果的不是别人，正是来自MIT和波士顿大学、康奈尔大学的研究团队。

而且强如上一代王者GPT-3.5，在同样的测试中，只成功搞定了三分之一。

△GPT-3.5考试成绩

论文一出，无数目光迅速被吸引过来。

GPT-4这样看似开挂的行为，自然引发了不少网友的感慨。

比GPT-3.5强好多，好耶！

咱就是说，有没有可能以后不需要比GPT-4更强的模型，来解决学术问题了？

还有网友展现了自己网上冲浪的“前沿性”，玩了个这两天Yann LeCun吐槽“GPT-4智商不如狗”的梗：

GPT-4开挂MIT考试

具体来说，GPT-4这次是参与了这样一场测试：

研究团队策划了一个数据集，其中包含4550个问题和解决方案。

这4550个问题和解决方案，来自MIT数学系和EECS的学生获得本科学位，需要学习的课程问题集、期中考试和期末考试。

包括：

6-1：电气科学与工程；
6-2：电气工程与计算机科学；
6-3：计算机科学与工程；
6-4：人工智能与决策；
18-1：普通数学；
18-2：应用数学；
18-3：纯数学；
18-C：数学与计算机科学。

每个专业的详细分类总结

题目统统出自MIT的数据集，从中随机生成228个问题，不涉及图像和已有解决方案的问题。

题目的难度等级由易到难依次为：练习、习题、 期中考试、期末考试、实验和专题。

按答案类型排序，题目的难度由易到难依次为：编程、开放、选择题、数值、表达式和图像。

这一次，参与考试的不只有GPT-4和GPT-3.5，还有StableVicuna-13B、LLaMA-30B和LLaMA-60B。

选择让这4个大模型作为考试参赛选手，原因是它们是“最先进的大语言模型”。

最终考试成绩

通过表格里的数据可以看到，得分最高的是经过调优后的GPT-4，得分率100%；表现最一般的是LLaMA-30B，只拿下了30%的分数。

值得关注的是，原始版本的GPT-4开箱即用，完全不经过调优，在本次MIT考试中也拿到了90%的分数。

调优流程，包括Few-Shot+CoT+Self-critique+Experts。

从最终考试成绩的表格数据可以看到，从左到右每增加一个环节，调优后的GPT-4得分都会更上一层楼。

此外，研究团队还在提示框里进行了工程优化，具体的“咒语”如下：

等等，评分人是GPT-4自己？

看到这样的结果，不少网友心生感慨，LLM在数学考试上的进步，未免有些神速了哈。

2年前，AI还在苦苦挣扎小学数学问题。

类似“小明种了5棵柠檬树，每年从每棵树上得到6个柠檬，10年间他总共得到多少柠檬”这种。

去年年初，MIT+哈佛+哥伦比亚大学+滑铁卢大学的联合研究表示，把数学问题转换成等价的编程问题，就可以让GPT-3的同门师兄弟——OpenAI的Codex掌握高数，达到MIT本科水平。

学了6门MIT本科基础数学课里随机抽取的例题，6门课程每门随机出25道题，再加上一个ACT水平（美国高考）的数据集里的60道题。

总计210道题，AI全部答对。

不过有人提出，AI达到的“MIT本科水平”，实际是Codex在做语言题而非数学题——

因为当时的评测中，Codex负责读写，并不包括求解。

所以，这一回GPT-4表现奇佳，怎一个妙字了得～

好了，知道你很着急夸它，但你先别着急夸它，因为很快有人发现了一些“诡异”。

主要有2大槽点。

第一个值得质疑一番的，就是OpenAI的训练数据集没有完全公布。

这也就意味着，无法证明数据集中的4550个问题和解决方案，在GPT-4的训练集中不存在。

换句话说，如果GPT-4在预训练阶段已经接触到了这次的考题们，那最终拿下完美得分，就没什么好惊喜的了。