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ChatGPT具备真正的推理能力吗?
前言
最近苹果公司工程师 Iman Mirzadeh发表一篇论文“GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models”的论文,质疑OpenAI o1的推理能力。
什么是GSM-Symbolic?
OpenAI 2021 年提出的 GSM8K(Grade School Math 8K)小学数学题数据集已成为评估 LLM 数学推理能力的流行基准。尽管它包含了详细的解决方案的简单数学问题,适合使用思维链(CoT)提示等技术,但它只提供了一个固定问题集上的单一指标。论文作者提出了 GSM-Symbolic,这是一个增强的基准,它使用符号模板生成 GSM8K 问题的多样化变体。这使得研究者能够对 LLM 在各种设置中的性能进行更细致和可靠的评估,超越了单点准确度指标。
简而简之,GSM8K是包含一堆了鸡兔同笼问题的试卷,让GPT去进行考试,最后对GPT的成绩进行打分。而GSM-Symbolic是一个更为完备的GSM8K,具备更为丰富的试题,更为完善的考试标准,更专业的阅卷老师。
论文质疑了什么?
论文作者使用GSM-Symbolic对大模型进行测试,评估其在同一个问题的不同变体上的的回答效果。
鸡兔同笼问题
中国古代的数学书籍《孙子算经》,里面就有关于鸡兔同笼问题的描述,在《孙子算经》里,鸡兔同笼问题被叫做雉兔同笼问题。原文是:今有雉、兔同笼,上有三十五头,下有九十四足。问:雉、兔各几何?翻译一下就是:鸡、兔在同一个笼子里,上面有35个头,下面有94只脚。问:鸡、兔各多少只?
回到问题,Iman Mirzadeh的论文质疑了什么?他测试发现:GPT能很好地回答“鸡、兔在同一个笼子里,上面有35个头,下面有94只脚。问:鸡、兔各多少只?” 但是当这个问题发生调整,但本质上仍然是同一个问题的情况下,GPT的表现会下降。
鸡兔同笼问题的变体:
- 鸡、兔在同一个笼子里,上面有100个头,下面有160只脚。问:鸡、兔各多少只?(改变数字)
- 鸡、兔在同一个房间里,经过观察发现它们有100个头和160只脚,那么鸡兔各有多少只(改变描述)
- 更多的变体
- 增加更多的描述文字
- 替换问题中的主题名称
这些变体不同,但是本质上仍然是一个问题,而GPT的回答效果确不尽相同,所以问题来了:如果GPT具备真正的推理能力,那么它应该能像人类一样能面对这些变体。
因此Iman Mirzadeh质疑GPT并不具备真正的推理和计算能力,而只是一种复杂的匹配能力。
质疑的哲学和伦理
OpenAI:“好像牛顿建立经典力学,爱意斯坦建立相对论,OpenAI登上了山顶,看到了的绝美风景,ChatGPT就是目前的最最佳范式。”
Apple:“为什么我的试验似乎表明你的范式有问题?你是不是没有登上山顶?我沿着你的路走,会不会掉进坑里? 你想害我不成?”
对普通用户的影响
尽管论文里提到的问题确实存在,但是ChatGPT在实际使用里已经足够惊艳众人,特别是在中国这样一个极度注重实用主义的地方,所以这个质疑或许能帮助我们更好的使用GPT。
优化你的提问用词,精准简洁地描述问题,避免过多无用词的干扰……
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袁行霈 – 中国文学史
汉唐, “上下千年,同此悲壮,万里征人,迄无还日”。
李白, “发兴无端的澎湃激情和神奇想象,既有气势浩瀚、变幻莫测的壮观奇景,又有标举风神情韵而自然天成的明丽意境,美不胜收”。
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MySql binlog 日志
前言
日志是mysql数据库的重要组成部分,记录着数据库运行期间各种状态信息。mysql日志主要包括错误日志、查询日志、慢查询日志、事务日志、二进制日志几大类。作为开发,我们重点需要关注的是二进制日志(binlog)和事务日志(包括redo log和undo log),本文接下来会详细介绍这三种日志。
binlog
binlog用于记录数据库执行的写入性操作(不包括查询)信息,以二进制的形式保存在磁盘中。binlog是mysql的逻辑日志,并且由Server层进行记录,使用任何存储引擎的mysql数据库都会记录binlog日志。
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逻辑日志:可以简单理解为记录的就是sql语句。 -
物理日志:因为mysql数据最终是保存在数据页中的,物理日志记录的就是数据页变更。
binlog是通过追加的方式进行写入的,可以通过max_binlog_size参数设置每个binlog文件的大小,当文件大小达到给定值之后,会生成新的文件来保存日志。
binlog使用场景
在实际应用中,binlog的主要使用场景有两个,分别是主从复制和数据恢复。
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主从复制:在Master端开启binlog,然后将binlog发送到各个Slave端,Slave端重放binlog从而达到主从数据一致。 -
数据恢复:通过使用mysqlbinlog工具来恢复数据。
binlog刷盘时机
对于InnoDB存储引擎而言,只有在事务提交时才会记录biglog,此时记录还在内存中,那么biglog是什么时候刷到磁盘中的呢?mysql通过sync_binlog参数控制biglog的刷盘时机,取值范围是0-N:
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0:不去强制要求,由系统自行判断何时写入磁盘; -
1:每次commit的时候都要将binlog写入磁盘; -
N:每N个事务,才会将binlog写入磁盘。
从上面可以看出,sync_binlog最安全的是设置是1,这也是MySQL 5.7.7之后版本的默认值。但是设置一个大一些的值可以提升数据库性能,因此实际情况下也可以将值适当调大,牺牲一定的一致性来获取更好的性能。
binlog日志格式
binlog日志有三种格式,分别为 STATMENT、ROW和MIXED。
在 MySQL 5.7.7之前,默认的格式是STATEMENT,MySQL 5.7.7之后,默认值是ROW。日志格式通过binlog-format指定。
STATMENT
基于SQL语句的复制(statement-based replication, SBR),每一条会修改数据的sql语句会记录到binlog中。
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优点:不需要记录每一行的变化,减少了binlog日志量,节约了IO, 从而提高了性能; -
缺点:在某些情况下会导致主从数据不一致,比如执行sysdate()、slepp()等。
ROW
基于行的复制(row-based replication, RBR),不记录每条sql语句的上下文信息,仅需记录哪条数据被修改了。
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优点:不会出现某些特定情况下的存储过程、或function、或trigger的调用和触发无法被正确复制的问题; -
缺点:会产生大量的日志,尤其是alter table的时候会让日志暴涨
MIXED
基于STATMENT和ROW两种模式的混合复制(mixed-based replication, MBR),一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog,对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog.
redo log
为什么需要redo log
我们都知道,事务的四大特性里面有一个是持久性,具体来说就是只要事务提交成功,那么对数据库做的修改就被永久保存下来了,不可能因为任何原因再回到原来的状态。那么mysql是如何保证一致性的呢?最简单的做法是在每次事务提交的时候,将该事务涉及修改的数据页全部刷新到磁盘中。但是这么做会有严重的性能问题,主要体现在两个方面:
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因为Innodb是以页为单位进行磁盘交互的,而一个事务很可能只修改一个数据页里面的几个字节,这个时候将完整的数据页刷到磁盘的话,太浪费资源了! -
一个事务可能涉及修改多个数据页,并且这些数据页在物理上并不连续,使用随机IO写入性能太差!
因此mysql设计了redo log,具体来说就是只记录事务对数据页做了哪些修改,这样就能完美地解决性能问题了 (相对而言文件更小并且是顺序IO)。
redo log基本概念
redo log包括两部分:一个是内存中的日志缓冲(redo log buffer),另一个是磁盘上的日志文件(redo log file)。mysql每执行一条DML语句,先将记录写入redo log buffer,后续某个时间点再一次性将多个操作记录写到redo log file。这种先写日志,再写磁盘的技术就是MySQL里经常说到的WAL(Write-Ahead Logging) 技术。
在计算机操作系统中,用户空间(user space)下的缓冲区数据一般情况下是无法直接写入磁盘的,中间必须经过操作系统内核空间(kernel space)缓冲区(OS Buffer)。因此,redo log buffer写入redo log file实际上是先写入OS Buffer,然后再通过系统调用fsync()将其刷到redo log file中,过程如下:

mysql支持三种将redo log buffer写入redo log file的时机,可以通过innodb_flush_log_at_trx_commit参数配置,各参数值含义如下:


redo log记录形式
前面说过,redo log实际上记录数据页的变更,而这种变更记录是没必要全部保存,因此redo log实现上采用了大小固定,循环写入的方式,当写到结尾时,会回到开头循环写日志。如下图:

同时我们很容易得知,在innodb中,既有redo log需要刷盘,还有数据页也需要刷盘,redo log存在的意义主要就是降低对数据页刷盘的要求。在上图中,write pos表示redo log当前记录的LSN(逻辑序列号)位置,check point表示数据页更改记录刷盘后对应redo log所处的LSN(逻辑序列号)位置。
write pos到check point之间的部分是redo log空着的部分,用于记录新的记录;check point到write pos之间是redo log待落盘的数据页更改记录。当write pos追上check point时,会先推动check point向前移动,空出位置再记录新的日志。
启动innodb的时候,不管上次是正常关闭还是异常关闭,总是会进行恢复操作。因为redo log记录的是数据页的物理变化,因此恢复的时候速度比逻辑日志(如binlog)要快很多。
重启innodb时,首先会检查磁盘中数据页的LSN,如果数据页的LSN小于日志中的LSN,则会从checkpoint开始恢复。
还有一种情况,在宕机前正处于checkpoint的刷盘过程,且数据页的刷盘进度超过了日志页的刷盘进度,此时会出现数据页中记录的LSN大于日志中的LSN,这时超出日志进度的部分将不会重做,因为这本身就表示已经做过的事情,无需再重做。

redo log与binlog区别
由binlog和redo log的区别可知:binlog日志只用于归档,只依靠binlog是没有crash-safe能力的。但只有redo log也不行,因为redo log是InnoDB特有的,且日志上的记录落盘后会被覆盖掉。因此需要binlog和redo log二者同时记录,才能保证当数据库发生宕机重启时,数据不会丢失。
undo log
数据库事务四大特性中有一个是原子性,具体来说就是 原子性是指对数据库的一系列操作,要么全部成功,要么全部失败,不可能出现部分成功的情况。
实际上,原子性底层就是通过undo log实现的。undo log主要记录了数据的逻辑变化,比如一条INSERT语句,对应一条DELETE的undo log,对于每个UPDATE语句,对应一条相反的UPDATE的undo log,这样在发生错误时,就能回滚到事务之前的数据状态。
同时,undo log也是MVCC(多版本并发控制)实现的关键.
本文整理于网络.
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《诗经》
《诗经》简介
《诗经》是中国古代诗歌的源头。
《诗经》的作者佚名,绝大部分已经无法考证,传为尹吉甫采集、孔子编订。《诗经》在先秦时期称为《诗》,或取其整数称《诗三百》。西汉时被尊为儒家经典,始称《诗经》,并沿用至今。《诗经》就整体而言,是周王朝由盛而衰五百年间中国社会生活面貌的形象反映,其中有先祖创业的颂歌,祭祀神鬼的乐章;也有贵族之间的宴饮交往,劳逸不均的怨愤;更有反映劳动、打猎、以及大量恋爱、婚姻、社会习俗方面的动人篇章。
《诗经》收集了西周初年至春秋中叶(前11世纪至前6世纪)的诗歌,据说春秋时期流传下来的诗有3000首之多,但非常令人惋惜的是, 由于战乱等多种原因, 展现在今人眼前的只剩下311首。
《风》包括了十五个地方的民歌,包括今陕西、山西、河南、河北、山东等地,大部分是黄河流域的民间乐歌,但是《诗经》也包含描写长江流域和汉江流域的内容。多半经过润色后的民间歌谣叫“十五国风”,有160篇,是《诗经》中的核心内容。是《诗经》中的精华部分有对爱情、劳动等美好事物的吟唱,也有怀故土、思征人及反压迫、反欺凌的怨叹与愤怒,常用复沓的手法来反复咏叹,一首诗中的各章往往只有几个字不同,表现了民歌的特色。“风”的意思是土风、风谣。
《雅》分《大雅》《小雅》,多为贵族祭祀之诗歌,祈丰年、颂祖德。《大雅》的作者是贵族文人,但对现实政治有所不满,除了宴会乐歌、祭祀乐歌和史诗而外,也写出了一些反映人民愿望的讽刺诗。《小雅》中也有部分民歌。
《颂》则为宗庙祭祀之诗歌。《雅》《颂》中的诗歌对于考察早期历史、宗教与社会有很大价值。
《诗经》结构
- 《风》
- 《周南》
- 《召南》
- 《邶风》
- 《鄘风》
- 《卫风》
- 《王风》
- 《郑风》
- 《齐风》
- 《魏风》
- 《唐风》
- 《秦风》
- 《陈风》
- 《桧风》
- 《曹风》
- 《豳风》
- 《雅》
- 《小雅》
- 《鹿鸣之什》
- 《南有嘉鱼之什》
- 《鸿雁之什》
- 《节南山之什》
- 《谷风之什》
- 《甫田之什》
- 《鱼藻之什》
- 《大雅》
- 《文王之什》
- 《生民之什》
- 《荡之什》
- 《小雅》
- 《颂》
- 《周颂》
- 《鲁颂》
- 《商颂》
- 《风》