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随着人工智能（AI）模型体积的增大，一些研究团队开始倡导使用效率更高、体积更小的专用模型来取代“大型语言模型”。OpenAI的ChatGPT虽然在技术界备受瞩目，但在处理需要推导的数学问题时，其表现并不理想。例如，对于一道代数题，ChatGPT有时能给出正确答案，但大多数情况下会回答错误。在一次早期推导能力测试中，ChatGPT在面对美国中学水平的数学题集时，只答对了26%。 然而，2022年6月，谷歌的一款名为Minerva的专用数学计算模型打破了业界对“大语言模型计算数学不行”的观点。据报道，Minerva在数学题集中答对了50%，这一结果让AI领域的研究者们感到惊讶。微软研究院的机器学习专家Sébastien Bubeck对此表示：“在AI圈子里，这还真是个新奇事。” 这一结果也证实了研究团队长期以来的怀疑：训练更大型的AI模型并不是解决“逻辑问题”的正道。然而，也有观点认为，更大的模型只是在碰巧与训练集相关的问题上回答得更为出色，而没有获得回答全新问题的能力。

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