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LLMのキモい算術 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ

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    stealthinu
    まあでも人間もだいたいこのくらい、みたいな粗い演算とちゃんとCoTして出すのとを組み合わせてる感じあるからそんなにキモくないかも。あとソロバンやってる人の暗算中の頭の中考えたらそっちのがキモいはず。

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    gabill
    “226-68=” 🟦20「俺が食い止める」🟥60「うぉー」🟥40「突破ァ！」🟦6「させるか！」🟥8「くらえ！」🟥2「ヒャッハー」🟦200「そうはさせん！」🟥42「トドメだ！」🟦158「何とか...何とか食い止めたぞ」←自分の脳内

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    ardarim
    予想通りではあるけど「計算」はしてないよね。どのニューロンが発火してるのかを見るって、まんま脳機能の研究に似てる

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    rosiro
    とはいえ人間も九九で似たような感じで記憶から答えだしてるしな・・

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    tastystream
    LLMは人間ではないので、そこは計算機の使用を期待するからこそ、「キモい」になるんでしょう。

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    takeishi
    学校のテストの時間に、自分では頭使わないで、前後左右あらゆる机からカンニングする相手を探す人みたい。それでまあ、世界中の答案を参照できればどこかに頻出する答えは有るわな。

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    tomo_zoh
    たしかにキモい。LLMに四則演算のような自明な計算をやらせるのはコンピューティングコストの無駄だよなぁ

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    punychan
    LLMの原理からしてキモくも思いもよらない方法でもない。トークンの列から奥に潜むルールを帰納できれば最高だが、人間の教育と同じようにルールはルールで教え込んでおいたほうが効率はいいだろうな。

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    s17er
    こんな感じでヒトの脳がどんな感じで計算するのかも観察してみたい

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    c_shiika
    進歩の方向性としては、計算タスクだと認識したら電卓アプリを立ち上げて計算する、とかになるんだろうな

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    tmatsuu
    これを読むと10.9と10.11のどちらが大きいか迷うのもなんとなく察しがつく。さらに踏み込むとイレギュラーに弱そうだなと思う。

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    sonots
    雰囲気で答えている

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    field_combat
    へー

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    uunfo
    人も同じことやってる

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    nak1114
    四則演算みたいに答えが自明な質問はPythonに渡せないのかな。我々が電卓を使うようなノリで。コードが書けるのに勿体ないと思ってしまった。

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    securecat
    人の計算の内訳をなぞってるのだから、頭いいよなぁと感じる

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    ntstn
    桁間違い多いもんねえ。

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    pekee-nuee-nuee
    暗算って確かに小さい計算を積み上げるかザックリこんぐらいかなとで頭の中での動き違いそうだなあ

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    ebibibi
    面白い。

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    murasen
    なんか、人間よりも人間らしくて好きだな

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    houyhnhm
    これ厄介だよなあ。結果的に正しいかどうか検算し続けるわけにもいかないし。

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    maketexlsr
    コプロセッサ…じゃなくてコプロセスを自分のモデルの外に持つようになりそう。

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    c_shiika
    c_shiika 進歩の方向性としては、計算タスクだと認識したら電卓アプリを立ち上げて計算する、とかになるんだろうな

    2025/10/28 リンク

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    hatest
    九九とか公式を丸暗記してる数学苦手な人みたい。

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    n314
    「347760990/25962=」は普通に答えられたけど、「347760990/25962=」はbashで計算になった。

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    enjoymoon2
    文章にしても計算にしても、それっぽいことを答えているだけと言うのがよくわかる。それをわかった上で結果的に役立つなら十分。

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    shidho
    自分がAIの回答を「返事だけはいいがまともな仕事が出来ないアルバイト」だと思っているのはこれのせい。

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    closer
    進次郎式やね。/自分は計算式を投げると python で計算して答えを返す dentaku-MCP を作って、それを使わせてる。

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    shiketanotsuna
    この計算過程ってもしかしたら算数が苦手な人間の計算なのかもと思えるので大規模言語モデルは算数が苦手な人を教育するためのヒントとして活用できそう

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    abe_shenzo
    人間で言うシステム1だけを使って3桁以上の計算をするのは非効率。機械にとっては3桁じゃないのかもしれんけど。ChatGPT5ではCoT等の人間で言うシステム2を呼び出すようになってて心理学と工学が密に結びつき始めている

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    tastystream
    tastystream LLMは人間ではないので、そこは計算機の使用を期待するからこそ、「キモい」になるんでしょう。

    2025/10/28 リンク

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    cartman0
    途中ステップ示さないと間違う理由はこれなんやな。途中ステップを正確にすることで確率あがると

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    pakila
    「だいたいこれくらいのレンジに収まる」+「下1桁の値はこれ」なので、人間とそんなに変わらなくない？

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    Tezcatlipocasan
    2+2=5

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    rainbowviolin
    簡単な計算でも驚くような間違いを返してくるのが、今のAI。計算機未満。特に多いのが桁間違いや、分数の分子分母逆転、単位の取り違え。課金してても隙あらばトークンをこっそり節約しようとするので油断できない。

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    stamprally
    ヒューリスティックの束、良い概念だ。荒いフィルタでも複数の視点が重なると真実が浮かび上がる。デマに騙される人間というのはいつも単一のソースを妄信する。

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    irh_nishi
    何がキモいのか分からない。人間だって10-7って言われた時にパターンマッチングして3って答える人がほとんどで、カウントダウンする人いないよね。機械的に計算させるならToolを使わせればいいだけ。人間も電卓使う。

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    snow8-yuki
    演繹ではなく帰納の積み重ねか

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    NOV1975
    「これは計算である」と認識した瞬間にちゃんと計算をする仕掛けにならないもんなのかな。それこそググル検索窓に計算式投げるレベルで。少なくとも人間は計算そのものにおいてあまり推論をしていないように思う。

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    omega314
    そもそもLLMに四則演算やらせるなというのはそうだが、四則演算を部分的に含むような複雑なタスクも投げられるわけで、「ルール」的に処理すべき頻出ロジックをモジュールで切り出して呼ばせるのがキリは無いが現実策

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