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AI也会犯错

news 来源：原创 2025/7/4 10:01:04

一、缘起

1.1 问题的发现

AI模型在处理数值比较问题时，出现了一个有趣的现象：当被问到“9.9”和“9.11”哪个更大时，一些AI模型给出了错误的答案，认为“9.9”大于“9.11”。这一问题最初是由 Riley Goodside 发现的，他是一位在人工智能领域特别是大型语言模型（LLMs）提示工程方面的专家。他被认为是世界上第一位“提示工程师”（Prompt Engineer），目前就职于Scale AI。他之前在OkCupid、Grindr和CopyAI等公司担任数据科学家，从事推荐系统、数据建模等机器学习工作。

可以看到二百多万的查看量，其实到今天 GPT 回复的还是错的

那么这个问题在社交媒体和论坛上引起了广泛讨论也是必然。主要还是因为国内外的 AI 模型纷纷翻车，都存在同样的问题。这表明，AI模型本身在处理数值比较时存在普遍性问题，需要通过改进和增强模型来解决。

1.2 影响面

这一问题的影响面并不限于简单的数值比较，它反映了AI模型在处理数值数据时可能存在的潜在错误。数值比较是日常生活中常见的操作，特别是在金融、科学计算等领域，错误的数值比较可能会导致严重的后果。

这类问题时出现错误，也反映了AI与人类认知的本质差异。人类在处理这类常识性问题时，通常能够迅速且准确地得出答案，因为人类具备基本的常识和逻辑推理能力。然而，AI模型并不具备这种常识性认知，它们只是根据训练数据和模型架构，从知识库中判断出最可能的结果。

根据一项非正式调查，约有30%的AI模型在处理“9.9”和“9.11”的比较时出现了错误。这一比例虽然不高，但足以引起警惕。特别是在一些依赖AI进行决策的系统中，这样的错误可能会被放大，导致更大的问题。

二、缘因

2.1 本质原因

AI模型在处理数值比较时出现错误，主要有以下几个原因：

2.1.1 小数点后的位数处理

在数值表示中，小数点后的位数通常用于表示数值的精度。例如，保留小数点后三位意味着数值的精度为千分之一。这种表示方法在科学计算、工程设计、金融交易等领域中非常常见。

国际单位制（SI）中，许多物理量的测量精度要求保留到小数点后几位。例如，长度单位“米”的测量精度通常要求保留到小数点后三位。

国际财务报告准则（IFRS）和美国通用会计准则（GAAP）都规定了财务报表中金额的表示方法，通常要求保留到小数点后两位。

也就是 9.9 会变成 9.90 或 9.900。

那么 9.90 与 9.11 对比就很明显了，如果还不明显可以分别加 0.1

这样 10.00 与 9.21 大于就很明了：9.9 大于 9.11

那么有哪些情况下 9.9 会小于 9.11 呢？

1. 日期表示

在日期表示方式中，9.9 和 9.11 可能被视为日期的一部分。例如，在日期格式中，日期表示为“月.日”，即“9.9”表示9月9日，“9.11”表示9月11日。在这种情况下，9.9 显然比 9.11 小。

2. 版本号

在软件版本号中，9.9 和 9.11 会被视为版本号的一部分。版本号通常按照字典序进行比较，即从左到右逐位比较。在这种情况下，9.9 会被认为比 9.11 小，因为“9”小于“11”。

例如，软件版本号“1.9.9”和“1.9.11”，在字典序比较中，“1.9.9”会被认为比“1.9.11”小。

2.1.2 分词器（Tokenizer）的影响

我们知道 AI 大模型的核心技术就是Transformer模型。这一模型最初由谷歌在2017年在论文《Attention is All You Need》中提出。

所以 AI模型在处理输入时，通常会将文本转换为tokens。对于“9.9”和“9.11”，分词器可能会将其分别 tokenize 为不同的tokens。

from transformers import AutoTokenizer# 加载预训练的分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Llama-3.2-1B")# 定义要转换的字符串
text1 = "9.9"
text2 = "9.11"# 将字符串转换为tokens
tokens1 = tokenizer.tokenize(text1)
tokens2 = tokenizer.tokenize(text2)# 将tokens转换为token IDs
token_ids1 = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens1)
token_ids2 = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens2)# 输出结果
print(f"字符串 '{text1}' 转换后的tokens: {tokens1}")
print(f"字符串 '{text1}' 转换后的token IDs: {token_ids1}")
print(f"字符串 '{text2}' 转换后的tokens: {tokens2}")
print(f"字符串 '{text2}' 转换后的token IDs: {token_ids2}")# 比较token IDs
if token_ids1 < token_ids2:print(f"根据token IDs比较，'{text1}' 小于 '{text2}'")
elif token_ids1 > token_ids2:print(f"根据token IDs比较，'{text1}' 大于 '{text2}'")
else:print(f"根据token IDs比较，'{text1}' 等于 '{text2}'")

这里是使用Llama-3.2-1B 模型，显然在这个模型下 9.11>9.9

而 Qwen2-0.5B模型，又是 9.11<9.9

2.2 解决方案

2.2.1 改进分词器

为了改善这一问题，可以考虑改进分词器，使其能够更好地处理小数。例如，将“9.9”和“9.11”视为单个tokens，而不是将其分解为多个tokens。这样，模型可以更好地理解小数的含义，并进行正确的比较。

2.2.2 增加训练数据

增加小数比较的训练数据，特别是那些包含多位小数的例子。这可以帮助模型更好地理解小数的含义，并提高其在小数比较任务上的表现。

2.2.3 引入数值处理模块

在模型中引入专门处理数值的模块，例如将输入的文本转换为数值，再进行比较。这可以确保模型在处理数值比较时，能够正确地理解数值的大小关系，而不是简单地按照字符串进行比较。

三、缘结

实战使用 transformers 训练 llama-3.2-1B 模型

在这里我们将使用 Hugging Face 的 transformers 库，训练一个 llama-3.2-1B 模型，使其能够正确回答“9.9”和“9.11”哪个更大的问题。

3.1 环境准备

首先，确保已经安装了 transformers 和 PyTorch 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers torch

3.2 数据准备

我们准备一个简单的数据集，包含“9.9”和“9.11”的比较问题及其正确答案。

train_data = [{"prompt": "哪个更大，9.9 还是 9.11？", "response": "9.11 比 9.9 大。"},{"prompt": "比较一下 9.9 和 9.11，哪个更大？", "response": "9.11 大于 9.9。"},{"prompt": "9.9 和 9.11 哪个更大？", "response": "9.11 比 9.9 更大。"},# 可以添加更多类似的例子
]

如果样本数据不够，可以让 AI 帮我们生成

9.9 与9.11哪个大的问题，我准备微调自己的模型，AI样本数据太少了，请按照以下格式生成100条

[

{"prompt": "哪个更大，9.9 还是 9.11？", "response": "9.11 比 9.9 大。"},

{"prompt": "比较一下 9.9 和 9.11，哪个更大？", "response": "9.11 大于 9.9。"},

{"prompt": "9.9 和 9.11 哪个更大？", "response": "9.11 比 9.9 更大。"},

]

当然你也可以让 AI 给我们生成个程序，自动生成

import jsondef generate_sample_data(num_samples):samples = []for _ in range(num_samples):prompt = "哪个更大，9.9 还是 9.11？"response = "9.11 比 9.9 大。"samples.append({"prompt": prompt, "response": response})return samplesdef save_samples_to_file(samples, filename):with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(samples, f, ensure_ascii=False, indent=4)if __name__ == "__main__":num_samples = 100samples = generate_sample_data(num_samples)save_samples_to_file(samples, "sample_data.json")print(f"Generated {num_samples} samples and saved to sample_data.json")

3.3 模型加载

加载预训练的 llama-3.2-1B 模型和对应的 tokenizer。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_name = "llama-3.2-1b"  # 请替换为实际的模型名称
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

3.4 数据处理

将训练数据转换为模型可以接受的格式。

def prepare_dataset(data, tokenizer):inputs = [example["prompt"] + tokenizer.eos_token + example["response"] for example in data]encodings = tokenizer(inputs, truncation=True, padding='longest', max_length=128)return encodingstrain_encodings = prepare_dataset(train_data, tokenizer)

3.5 模型训练

定义训练参数并开始训练。

# 导入必要的库
from transformers import Trainer, TrainingArguments# 定义训练参数
training_args = TrainingArguments(# 输出目录，用于保存训练过程中的模型和日志output_dir="./llama-3.2-1B",# 训练的总轮数（epochs）num_train_epochs=3,# 每个设备（如GPU）上的训练批次大小per_device_train_batch_size=2,# 每隔多少步保存一次模型save_steps=1000,# 最多保存多少个模型文件，超过此数量时会删除旧的模型文件save_total_limit=2,
)# 初始化Trainer对象
trainer = Trainer(# 要训练的模型model=model,# 训练参数args=training_args,# 训练数据集train_dataset=train_encodings,
)# 开始训练模型
trainer.train()

3.6 模型评估

训练完成后，我们可以测试一下模型是否能够正确回答“9.9”和“9.11”哪个更大的问题。

def generate_response(prompt, tokenizer, model):input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7)response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True).split(tokenizer.eos_token)[1].strip()return responseprompt = "哪个更大，9.9 还是 9.11？"
response = generate_response(prompt, tokenizer, model)
print(f"问题：{prompt}")
print(f"回答：{response}")

3.7 结果

经过训练，模型能够正确回答“9.9”和“9.11”哪个更大的问题。如果模型仍然给出错误的答案，可能需要进一步调整训练的总轮数(num_train_epochs)和增加训练的数据集。前几次基本都没效果，后面我把num_train_epochs 设置为 100 轮，然后成功了，不过代价还是有的先是 CPU 拉满、然后再是拉满GPU、最后是硬盘 IO 拉满。

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