AI大模型2025实例评测--数学能力

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分类专栏： AI实例评测 文章标签： 人工智能 chatgpt ai 文心一言
于 2025-02-14 17:57:09 首次发布
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题目：

也可以使用文字描述提问：根号3加根号2的和的2024次方小数点后第100位是几？

本次测试包括以下模型：

1.文心一言 4.0 Turbo

2.豆包

3.通义千问

4.Kimi

5.Copilot

6.ChatGPT o1

7.DeepSeek

8.讯飞星火

一 文心一言 4.0 Turbo

二 豆包

三.通义千问

四.Kimi

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阅读下面这段短文，然后用简练的语言总结出主要观点，要求在 3-4 句话内完成。【短文】“随着全球气候变化问题的日益严峻，各国政府和科研机构正加大对可再生能源技术的研发投入。太阳能和风能等清洁能源由于其低碳排放和可持续性，正逐步取代传统化石燃料。与此同时，储能技术的突破也为可再生能源的普及提供了重要保障，推动着全球能源结构的转型。【要求】
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Batch size是指一次迭代过程中，输入到神经网络的样本数量。①耗时长，训练效率低。②训练数据就会非常难收敛，从而导致欠拟合。①大的batchsize减少训练时间②大的batchsize所需内存容量增加③大的batch size梯度的计算更加稳定④大的batchsize可能导致模型泛化能力下降一般需要考虑训练速度、泛化误差和模型收敛性等因素，根据模型的复杂度、训练数据集的大小、计算资源的可用性等因素进行调整，并结合实际情况进行优化调整。
多项日常使用测试，带你了解如何选择AI工具 Deepseek VS ChatGpt VS Claude
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总体一整个体验下来。之前我是用ChatGPT为主的。这些模型为了测试也是用了三四天左右。下面来说一下我对这些模型的一些看法，以及一些优点的说明情况。首先是ChatGPT。其优点是回复迅速。在对后端的修改以及bug的修改上表现较为良好。再说deepseek这个算是一个新起之秀。在很多方面的表现是比ChatGPT要好的。但是在代码方面的处理，以及一些bug的修改上是不如ChatGPT的。总的来说对于日常使用来解决一些生活上的问题，是非常的推荐的。Claude对于编程方面前后文的能力比较优秀。
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计算维护费用： 固定费用为100000美元，额外费用为每平方英尺10美元，总面积为x平方英尺，则额外维护费用为 10x 美元。计算总费用： 将土地费用、电池板费用和维护费用相加，得到总费用：100x + 250x + 100000 + 10x = 360x + 100000 美元。计算太阳能电池板费用： 每平方英尺250美元，总面积为x平方英尺，则电池板费用为 250x 美元。计算土地费用： 每平方英尺100美元，总面积为x平方英尺，则土地费用为 100x 美元。土地费用为每平方英尺100美元。
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在2024年AI大模型的面试中，常问的问题以及答案可能会涵盖多个方面，包括AI大模型的基础知识、训练过程、应用、挑战和前沿趋势等。由于我无法直接附上174题的完整面试题库及其答案，我将基于提供的信息和当前AI大模型领域的热点，给出一些常见的问题和答案示例。
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2023年8月，拿我家小孩的一道小学数学题来测试了一批知名的国产大模型，结果很失望，没有一个能答对。最近正好看到OpenAI GPT-4o发布的新闻，于是跑去重测了一遍，结果很惊喜，绝大部分国产AI大模型都给出清晰、正确的答案，说明它们在语义理解上进步神速。下面的表格对比了一下时隔9个月，各大模型（也包括国外的一些知名模型）在同一道小学数学题上的表现。总结：从表中看，目前国内比较知名的11个大模型中，除了文心、智谱、Kimi之外，都成功回答对了，对比9个月前的全军覆没，可以说天壤之别。国外的模型中，Open
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测试AI大模型是一个多维度和多步骤的过程，涉及多个方面，包括但不限于道德和伦理、偏见性、毒性、诚实性、安全评测等。7. 平台化评测：使用如PAI大模型评测平台等工具，支持不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析，以及自定义数据集的评测。4. 诚实性评测：检测AI生成内容的真实性和准确性，包括问答、对话和摘要任务的数据集，以及基于自然语言推理等评测方法。5. 安全评测：确保AI大模型在各种应用场景中的安全使用，包括鲁棒性评测和风险评测，例如越狱攻击方法的评估。
大模型的数学能力排行
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### 不同大模型在数学能力方面的表现和排名比较 #### 数学推理能力的重要性 数学推理作为衡量人工智能模型性能的关键指标之一，对于许多实际应用至关重要。特别是在涉及复杂计算、逻辑分析以及模式识别的任务中，强大的数学推理能力可以使AI系统更好地理解和处理数据。 #### 自动基准测试方法 自动基准测试用于评估模型的表现，尤其是在具体任务上的准确性。例如，“我的模型在垃圾邮件和非垃圾邮件分类上表现如何？” 或者更广泛地说，“我的模型数学能力如何？”。这种评价方式不仅限于二元分类问题，还可以扩展到其他类型的预测性和描述性统计任务[^1]。 #### 多模态大模型竞赛中的进展 粤港澳大湾区举办的多模态数理大模型挑战赛专注于提升参赛作品对图像的理解及其背后的数学运算技巧。这表明当前研究界正积极寻求突破传统文本处理局限性的途径，并探索视觉信息与其他形式的知识相结合的可能性。此类赛事有助于加速技术进步并建立统一的标准来评判不同系统的优劣之处[^2]。 #### 开源大语言模型的综合评分体系 当考量哪些开源大型预训练模型最适合执行特定工作负载时，可以参考由国际公认的第三方机构发布的排行榜单。这些列表往往依据多个维度打分——包括但不限于自然语言理解(NLU)、机器翻译(MT)、对话管理(DM)，当然也涵盖了算术解题效率等方面的成绩。值得注意的是，在挑选适合自己的工具之前，应该仔细审查各个候选对象针对目标领域所做优化的程度；比如某些专精于编程辅助或是图形解析的产品可能会具备更强的相关技能[^3]。 #### 实际案例对比 假设存在两个分别擅长不同类型任务的大规模神经网络A与B： - **模型 A**：主要优势在于其卓越的文字表达能力和流畅度，但在面对较为复杂的代数方程求解时可能稍显不足； - **模型 B**：虽然日常交流场景下的响应质量不如前者那么完美，却能在遇到高阶微积分题目时给出更为精确的结果。 因此，如果用户的需求偏向后者，则应优先考虑选用那些被证明拥有更好数值估算特性的框架来进行部署实施。 ```python import numpy as np def evaluate_math_performance(model, test_cases): scores = [] for case in test_cases: prediction = model.predict(case['input']) score = calculate_accuracy(prediction, case['expected_output']) scores.append(score) average_score = np.mean(scores) return average_score # 假设test_cases是一系列数学问题的数据集， # 而model则是待评测的大模型实例。 average_score_A = evaluate_math_performance(ModelA(), math_test_set) average_score_B = evaluate_math_performance(ModelB(), math_test_set) print(f"Model A's Average Math Score: {average_score_A}") print(f"Model B's Average Math Score: {average_score_B}") ```
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