如题
大模型究竟是如何预测出计算的结果的呢？ 难道喂给他的数据中包含所有的除法的结果吗？
听听大家的看法
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gpt是通过py运行代码计算
claude不知道是不是一样的
首先明确的是，不用工具、位数不太大的情况下模型真能实现较高精度除法，点名表扬 DeepSeek:
基本上除了最后一个都有小数点后 4 位精度，甚至数字比较小的时候能到 10+ 位。
之前 X 上就有人发现了，估计是用了合成数据吧，具体就不清楚了
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这边用的是open web UI，应该也是gcp调用的
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最后一个结果怎么(不说准确性)差了千倍
虽然的确很强，但是我们不是在探讨计算的内部原理吗？怎么开始比拼算数能力了？
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现在的大模型都是在预测，甚至中间还有随机性，和定量计算是两码事，应该就是靠记答案
现在的光凭gpt框架就能实现计算陌生算术应该是做不到的，原理上就不可能，除非使用了别的框架
那我这算是运气好了呗，正好问到他会的啦?
mark ~
如果是合成数据 有可能出现两个不同模型 同样地计错某算式
事实上，考虑到神经网络是函数的通用拟合器（ 万能逼近定理 ）而除法显然可以表示为一个 \mathbb{R} \times \mathbb{R} \backslash \{0\} \to \mathbb{R} 的（连续）函数，所以… 理论上当然可以拟合。就算经过分词等操作我觉得这个结论应该仍然可以维持。
实际上做得到很可能是因为训练的时候使用了大量相关合成数据，加上大语言模型本身的规模庞大吧，不知道有没有相关研究
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应该吧，至少原理上我理解不了它如何能算对
完全听不懂，但是很厉害的样子 现在一大堆研究数学模型的，肯定有相关研究吧
可能是让他step by step了？
