現在的gpt模型，靠著海量的語料堆砌，已經是天生的語言大師了。讓art去跟它們比誰寫詩寫得好，誰翻譯得溜，那是拿自己的短處去碰別人的長處。
art的核心優勢是什麼？
是邏輯。
是永遠不會說“貓是植物”段論推理時出現“a＞b， b＞c，所以a＜c”這種弱智錯誤的嚴謹性。
“用翻譯資料集測邏輯，就象是考愛因斯坦背單詞，根本測不出智商。”
“我需要一套專門考‘邏輯推理’的卷子。”
他在arxiv和github上飛速檢索。
很快，幾個備選方案浮現在眼前。
1 snli (stanford natural nguage ference)：斯坦福自然語言推理資料集。給兩句話，判斷它們是“蘊含”、“矛盾”還是“中立”。這是最經典的nli任務。
2 squad (stanford question answerg dataset)：閱讀理解問答。這個稍好一點，但也側重於資訊提取。
3 ctrr (positional nguage uandg a-based retional reasong)：基於文字的關係推理。
徐辰的目光最終鎖定了最後一個數據集ctrr。
……
ctrr這個資料集很有意思。它會給你一段像繞口令一樣的故事：
“愛麗絲的媽媽是鮑勃的姐姐，鮑勃的兒子是查理。”
然後問你：“愛麗絲和查理是什麼關係？”
這不僅需要模型讀懂文字，更需要在腦子裡構建出一張“家譜圖”，進行多次的邏輯推理，才能得出正確答案。
對於傳統的transforr模型來說，這是個噩夢。因為transforr本質上是在算“詞與詞之間的相關性”，它並沒有真正的邏輯推理模組。它可能會因為“媽媽”、“姐姐”這些詞出現的頻率，瞎猜一個“姨媽”或者“奶奶”。
但對於裝載了“邏輯幾何嵌入”的art來說……
這簡直就是送分題！
在徐辰的數學模型裡，“媽媽”、“姐姐”、“兒子”這些關係，會被對映為向量空間裡的幾何變換運算元。推導關係，不過就是做幾次向量加法和包含運算而已。
“就選它了！”
徐辰打了個響指。
……
徐辰心情大好，轉過身準備拿水杯喝口水。
然而，剛一回頭，他就嚇了一哆嗦，杯子裡的水差點灑出來。
只見身後，方博、薛超、劉鑫羽三個人，不知何時已經站成了一排。三人雙手抱胸，六隻眼睛直勾勾、陰森森地盯著他
空氣安靜得有些詭異。
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