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“我需要一套专门考『逻辑推理的卷子。”
他在arxiv和github上飞速检索。
很快，几个备选方案浮现在眼前。
1.snli（stanfordnaturallanguageinference）：斯坦福自然语言推理数据集。
给两句话，判断它们是“蕴含”
、“矛盾”
还是“中立”
。
这是最经典的nli任务。
2.squad（stanfordquestionansweringdataset）：阅读理解问答。
这个稍好一点，但也侧重於信息提取。
3.clutrr（compositionallanguageunderstandingandtext-basedrelationalreasoning）：基於文本的关係推理。
徐辰的目光最终锁定了最后一个数据集clutrr。
……
clutrr这个数据集很有意思。
它会给你一段像绕口令一样的故事：
“爱丽丝的妈妈是鲍勃的姐姐，鲍勃的儿子是查理。”
然后问你：“爱丽丝和查理是什么关係？”
这不仅需要模型读懂文本，更需要在脑子里构建出一张“家谱图”
，进行多次的逻辑推理，才能得出正確答案。
对於传统的transformer模型来说，这是个噩梦。
因为transformer本质上是在算“词与词之间的相关性”
，它並没有真正的逻辑推理模块。
它可能会因为“妈妈”
、“姐姐”
这些词出现的频率，瞎猜一个“姨妈”
或者“奶奶”
。
但对於装载了“逻辑几何嵌入”
的laart来说……
这简直就是送分题！
在徐辰的数学模型里，“妈妈”
、“姐姐”
、“儿子”
这些关係，会被映射为向量空间里的几何变换算子。
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