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It happened to me once. I uploaded a text and asked ChatGPT to find the word count in the text and it gave me a different result each time. I learned my lesson and I can't trust it anymore about anything related to maths.

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Last year I used the GPT chat and it helped me a lot in transcribing the texts to create presentations but regarding the numbers I was very careful because I saw that there were some inaccuracies...Human supervision is fundamental in use because it allows you to identify errors and refine the methods of use

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AI is really important nowadays but humans have to verify and evaluate every single sentence generated by AI or ChatGPT ,otherwise we are just spectators and not actors of our learning process.

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No manejo todavía el uso de IA,estoy empezando a formarme y conocer las posibilidades. Considero que aunque hay avances y mejoras muy significativas,el factor humano ha de revisar el producto obtenido,porque pueden darse factores que no son como queríamos o existe algún error en datos. Debemos trabajar de forma conjunta

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As it is said ChatGPT is a language model and not a arithmetical one as RNN, LSTM, NumPy, MATLAB.

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Ai should suport human, not supplant them, by offering an educational environnment and personal teaching collaborating.

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There are a few reasons to treat numeric calculations with caution when using ChatGPT and other language models: Complex mathematical concepts: Language models are trained on a wealth of written material from the Internet, but may not include their training profile of comprehensive mathematical skills. Although they understand basic mathematical operations, they struggle with more complex mathematical concepts or calculations.

Ambiguity and Interpretation: Language is inherently ambiguous, and numerical data can be interpreted differently depending on the context. Language models such as ChatGPT may not always interpret numerical data the way humans do, leading to errors or inconsistencies in calculations. Lack of Accuracy: Language models generally perform imprecisely when performing statistical calculations. This limitation can lead to rounding errors, especially when dealing with large numbers or decimals.

Lack of context: Mathematical calculations of language models lack real-world context. They may not have enough information or information to affect the accuracy of the estimates.

Training data bias: There may be biases or inaccuracies in the training data used to train the language model, which may affect the model’s ability to accurately perform statistical calculations

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ChatGpt is a language model, not a computer model, so maybe that's why it's not reliable in computing arithmetic data.

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I don´t know why. But the results that we get whether using AI or not, need to be checked out. Therefore, human presence is necessary.

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Not being an AI user, now trying to understand it I can't give a pertinent opinion, but I believe that we are the base and AI must be a support, it is true a very useful support, but only a tool to make our work easier, which what we know from reliable sources and through self-education being the most important.

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AI language models excel at natural language processing and understanding textual context. They can handle basic arithmetic and simple mathematical queries effectively. However, for more advanced or complex mathematical tasks, including algebra, calculus, or specialized equations, AI chatbots might not provide accurate results.

Mathematical precision and expertise typically require specialized tools and algorithms specifically designed for mathematical calculations. For critical math tasks, it's always a good practice to double-check the answers using trusted mathematical resources or calculator tools.

AI language models like ChatGPT are continuously improving, and advancements in AI technology may lead to better mathematical capabilities in the future. Nonetheless, relying on dedicated mathematical tools for precise calculations is essential to ensure accuracy.AI language models excel at natural language processing and understanding textual context. They can handle basic arithmetic and simple mathematical queries effectively. However, for more advanced or complex mathematical tasks, including algebra, calculus, or specialized equations, AI chatbots might not provide accurate results.

Mathematical precision and expertise typically require specialized tools and algorithms specifically designed for mathematical calculations. For critical math tasks, it's always a good practice to double-check the answers using trusted mathematical resources or calculator tools.

AI language models like ChatGPT are continuously improving, and advancements in AI technology may lead to better mathematical capabilities in the future. Nonetheless, relying on dedicated mathematical tools for precise calculations is essential to ensure accuracy.

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Reddit users have discovered a dangerous thing, that it is possible to avoid the etical limits imposed by the company OpenAI.

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According to the article : Don't Trust ChatGPT with Basic Maths, the problem is related to the fact that AI models are mainly focalized on natural language processing rather than arithmetic calculations. I am not an expert but I agree with this statement that confirms how we must be careful in using AI models.

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Mª José Estrada Arasa (Catalonia/ Spain)

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Mª José Estrada Arasa (Catalonia/ Spain)

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It is obvious that humans are needed when using AI tools. We have to bear in mind that these models are trained by us and that there might be several mistakes. A good way to check that is to use the same prompts with different tools to see if there is a difference and also to check, checking the outcomes and giving it a human touch is always needed.

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Chat GPT learn from the information he received and from the responses of the users so he is self taught according to its programming, therefore GPT isn't programmed to calculate it is self taught to calculate using the data he received so if someone tell GPT that there is a fault in the calculation it will change the answer.

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"Unlike calculators or specialised maths software, ChatGPT does not have a built-in calculation engine. It does not have the ability to solve mathematical equations accurately. Instead, it attempts to approximate an answer using its statistical knowledge, which can lead to errors."

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Si vous avez déjà utilisé ChatGPT pour des calculs mathématiques, vous avez peut-être été surpris par les erreurs flagrantes dans les résultats. Ce phénomène a suscité beaucoup de discussions et de critiques en ligne. Cet article vise à éclaircir pourquoi un outil aussi sophistiqué que ChatGPT peut échouer dans des tâches aussi élémentaires que les calculs mathématiques.

Pourquoi ChatGPT est-il mauvais en mathématiques?

Pour commencer, sachez qu'il est crucial de prendre en compte cet aspect de ChatGPT, surtout dans des contextes où la précision mathématique est essentielle. Pour un particulier, une erreur dans un calcul financier pourrait avoir des conséquences négatives, comme des erreurs dans l'estimation de son crédit hypothécaire ou dans la gestion de ses investissements. Pour une entreprise, c'est même pire. Négliger les limitations de ChatGPT pourrait entraîner des erreurs coûteuses dans des domaines tels que la comptabilité, la planification budgétaire ou même la prise de décisions stratégiques.

Et pour comprendre les raisons des erreurs mathématiques dans les réponses de ChatGPT, il est essentiel de comprendre comment il fonctionne.

Le Contexte de la formation du modèle

ChatGPT est un modèle de langage qui a été formé sur une vaste quantité de données textuelles, allant des articles de journaux aux publications sur les réseaux sociaux. Cette formation lui permet d' exceller dans des tâches liées au langage naturel, telles que la génération de texte, la traduction, et même la création de contenu créatif comme des poèmes ou des histoires.

La nature statistique du modèle

Le fonctionnement interne de ChatGPT repose sur des algorithmes statistiques qui analysent les probabilités des séquences de mots. Lorsqu'il reçoit une requête, le modèle cherche à prédire la suite la plus probable de mots en se basant sur les données sur lesquelles il a été formé. Cependant, cette approche statistique est moins efficace pour des tâches qui nécessitent une précision numérique, comme les calculs mathématiques.

L'absence d'un moteur de calcul

Contrairement à des calculatrices ou à des logiciels de mathématiques spécialisés, ChatGPT ne possède pas de moteur de calcul intégré. Il n'a pas la capacité de résoudre des équations mathématiques de manière précise. Au lieu de cela, il tente d'approximer une réponse en utilisant ses connaissances statistiques, ce qui peut entraîner des erreurs.

Les limitations de l'architecture GPT

L'architecture sous-jacente de ChatGPT, connue sous le nom de GPT (Generative Pre-trained Transformer), est optimisée pour le traitement du langage naturel et non pour les calculs mathématiques. Même si des améliorations sont apportées à cette architecture, comme dans le cas du passage de GPT-3 à GPT-4, ces améliorations sont généralement axées sur la compréhension du langage et non sur la précision des calculs.

Vous vous êtes peut-être déjà demandé comment ChatGPT arrive à ses réponses, surtout quand il s'agit de calculs mathématiques. Pour vous aider à comprendre, prenons un exemple simple: le calcul " 124578*963" .

Étape 1: Réception de la Question - Quand vous tapez une question ou une opération mathématique, ChatGPT la reçoit et commence à l'analyser. Il comprend que vous lui demandez de faire un calcul.

Étape 2: Estimation du Résultat - ChatGPT n'a pas de calculatrice intégrée comme celle que vous avez sur votre téléphone. À la place, il utilise ce qu'il a appris pendant son entraînement pour estimer une réponse. Imaginez que vous essayez de deviner le poids d'un fruit juste en le regardant; c'est un peu ce que fait ChatGPT, mais avec des chiffres.

Étape 3: Génération de la Réponse - Après avoir fait son estimation, ChatGPT vous donne une réponse. Cependant, parce qu'il a " deviné " le résultat, il peut se tromper. C'est pourquoi il n'est pas toujours fiable pour les calculs précis.

En résumé, ChatGPT utilise son entraînement sur des textes et des conversations pour essayer de répondre à vos questions, y compris les calculs mathématiques. Mais sans une vraie calculatrice à l'intérieur, il peut faire des erreurs.

Comparaison entre GPT-4 et GPT-3.5

Maintenant, essayons d'analyser si la progression de la version GPT-4 par rapport à GPT-3.5 a résolu le problème...

Les Avancées de GPT-4

La version la plus récente de ChatGPT, connue sous le nom de GPT-4, a été saluée pour ses avancées significatives dans le domaine du traitement du langage naturel. Par rapport à GPT-3.5, GPT-4 offre une meilleure compréhension du contexte, une génération de texte plus fluide, et une capacité accrue à répondre à des questions complexes. Ces améliorations sont le résultat d'un entraînement sur un ensemble de données encore plus vaste et d'une architecture de modèle plus sophistiquée.

Les limitations persistantes en mathématiques

Malgré ces avancées, GPT-4 n'a pas résolu les problèmes liés aux calculs mathématiques. La raison en est simple: les améliorations apportées à GPT-4 sont principalement axées sur le traitement du langage naturel et non sur les calculs numériques. Ainsi, bien que le modèle puisse comprendre et répondre à des questions plus complexes, il n'est pas plus fiable que GPT-3.5 lorsqu'il s'agit de résoudre des équations ou de faire des calculs.

L' architecture fondamentale du modèle, le Generative Pre-trained Transformer, reste la même entre GPT-3.5 et GPT-4. Cela signifie que les limitations inhérentes à cette architecture, notamment en ce qui concerne les calculs mathématiques, demeurent. Les erreurs de calcul que vous avez pu observer avec GPT-3.5 sont donc également susceptibles de se produire avec GPT-4.

Les Attentes vs. la Réalité

Il est important de ne pas se laisser emporter par nos attentes lors du passage à une nouvelle version du modèle. Bien que GPT-4 puisse offrir des performances améliorées dans de nombreux domaines, il n'est pas la solution miracle pour les calculs mathématiques. Si vous recherchez une précision numérique, il est préférable de se tourner vers des outils spécialisés dans ce domaine.

Améliorer les résultats des calculs de ChatGPT? Solutions possibles...

Bien sûr, il existe des solutions en dehors de ChatGPT pour obtenir des résultats mathématiques précis, mais nous ne sommes pas ici pour cela. Je ne vais pas vous conseiller d'utiliser une calculatrice à la place de ChatGPT. Examinons plutôt s'il existe des moyens d'obtenir de meilleurs résultats mathématiques directement dans ChatGPT.

Utilisation de Prompts spécifiques

Une des premières choses que vous pouvez essayer est d'utiliser des prompts plus spécifiques. Par exemple, au lieu de simplement poser une question comme " Quelle est la racine carrée de 256?" , vous pourriez demander " Peux-tu calculer la racine carrée de 256 avec une précision de deux décimales? " . Cela pourrait aider le modèle à comprendre que vous cherchez une réponse plus précise.

Répétition de la question

Une autre technique pourrait être de répéter la question ou le calcul plusieurs fois pour voir si les réponses varient. Si vous obtenez la même réponse plusieurs fois, il y a une plus grande chance que le résultat soit correct. Cependant, cette méthode n'est pas infaillible et peut être fastidieuse.

Est-ce suffisant?

Il est important de noter que même avec ces astuces, ChatGPT n'est pas conçu pour remplacer un outil de calcul précis. Les limitations inhérentes à son architecture et à son entraînement font qu'il est peu probable que vous obteniez des résultats mathématiques fiables à chaque fois.

En somme, bien qu'il puisse y avoir des moyens de légèrement améliorer la précision des calculs dans ChatGPT, il est clair que pour des tâches nécessitant une grande précision, le modèle a ses limites. Si vous cherchez des résultats mathématiques fiables, il serait plus judicieux de se tourner vers des méthodes ou des outils spécialisés.

Utilisation des Plugins pour résoudre les calculs mathématiques?

Comme mentionné précédemment, nous ne sommes pas ici pour vous dire d'utiliser une calculatrice à la place de ChatGPT. Examinons plutôt si un plugin, parmi les nombreux plugins disponibles, pourrait être une solution pour améliorer la précision des calculs directement dans ChatGPT. Et si la réponse est oui, quel Plugin ferait l'affaire?

WolframAlpha: Un Plugin pour des calculs plus précis

WolframAlpha est un plugin qui peut être intégré à ChatGPT pour fournir des résultats mathématiques plus précis. Ce plugin est disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus. Lorsque vous posez une question mathématique à ChatGPT, le plugin WolframAlpha peut être invoqué pour effectuer le calcul avec une plus grande précision.

Lorsque vous posez une question mathématique, ChatGPT transmet cette question à WolframAlpha, qui utilise ses algorithmes de calcul pour fournir une réponse précise. Cette réponse est ensuite renvoyée à ChatGPT, qui la présente à l'utilisateur.

Limitations et conclusions

Bien que l'utilisation de plugins comme WolframAlpha puisse améliorer considérablement la précision des calculs, il est important de noter que cette fonctionnalité est limitée aux utilisateurs ayant un abonnement ChatGPT Plus. De plus, même avec l'utilisation de plugins, il est toujours bon de vérifier les résultats pour des calculs critiques.

En somme, l'utilisation de plugins peut être une solution viable pour obtenir des résultats mathématiques plus précis dans ChatGPT, mais il est important de connaître leurs limitations et conditions d'utilisation. À votre place, je ne confierait pas ma déclaration d'impôts à ChatGPT - même avec WolframAlpha installé 🙂

Utilisation de l'Analyse de données avancée (Advanced Data Analysis)

Une autre solution est l'utilisation de l'Analyse des données avancée. Grâce à son interpréteur du code Python intégré, ce module analyse votre prompt et crée lui-même le " calculateur Python " approprié à la situation.

Généralement, cela donne de bons résultats.

Mais tout comme pour les plugins, n'oubliez pas de vérifier par vos propres moyens ...

ChatGPT et les mathématiques - La conclusion

Eh bien, voilà, les aficionados de calculatrices qui se plaignent des difficultés de ChatGPT en mathématiques peuvent se réjouir. Ils ont mis le doigt sur quelque chose. Mais plutôt que de chercher à prouver qu'ils ont trouvé un point faible de ChatGPT, ils feraient bien de comprendre d'abord comment ChatGPT fonctionne. Parce que, comme nous le savons tous, votre réfrigérateur ne préparera pas votre café du matin, n'est-ce pas?

Alors, avant de critiquer, prenons le temps de comprendre les merveilles et les limitations de cette technologie fascinante. Et si vous êtes vraiment accro aux calculs précis, il y a toujours des plugins pour ça. Mais rappelez-vous, même avec un plugin, ChatGPT ne remplacera pas votre calculatrice Casio. Et c'est peut-être une bonne chose, car qui voudrait d'un ChatGPT qui vous corrige constamment sur vos erreurs mathématiques?

Références pour lecture complémentaire

Malheureusement, je n'ai pas pu trouver d'articles en français pour le moment. Cependant, les articles en anglais ci-dessous offrent des informations complémentaires sur le rôle de ChatGPT dans l'éducation et de ses capacités mathématiques.

1. ChatGPT dans l'Éducation : Méthodes, Potentiels et Limitations

Auteur: N. Ahmad, S. Murugesan, N. Kshetri

Résumé: Cet article de revue explore comment ChatGPT est utilisé dans des contextes éducatifs, en discutant de ses potentiels et de ses limitations. Il couvre un total de 64 publications et offre une discussion complète sur les considérations futures pour ChatGPT dans l'éducation.

Lien vers l'article

2. Capacités Mathématiques de ChatGPT

Plateforme: arXiv.org

Résumé: Ce document se concentre sur les capacités mathématiques de ChatGPT, en fournissant une analyse approfondie de ses forces et de ses faiblesses dans la résolution de problèmes mathématiques.

Lien vers l'article

3. Exploration des Capacités et Limitations de ChatGPT : Une Revue Critique du Changement de Jeu en TALN

Plateforme: ResearchGate

Résumé: Cet article passe en revue de manière critique les capacités et limitations de ChatGPT, en se concentrant particulièrement sur son impact sur le traitement du langage naturel.

Lien vers l'article

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Pourquoi ChatGPT est si "nul" en mathématiques? [ANALYSE]

# data[].attributes.attachment_link.description
Découvrez pourquoi ChatGPT peine avec les calculs mathématiques et comment contourner ces limitations. Une analyse complète de la question.

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AI is improved with each human research - input data, but we need to verificate and analising the output data that offer us tot make sure that îs corect.

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AI may be a great resource both for teachers and for students, but there might be some difficulties in using it in a proper way. We need more training in order to customise contents for students in an effective way, checking answers in chat GPT for example or simply learning how to ask questions as to get clear and thouroughful answers.

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As other coleagues wrote, the AI is mostly trained on "words" and "texts" so it has "problems" with numbers. Moreover, it is still only a machine that just puts together all the data available which can be also sometimes irrelevant or having some typoos. Definitely, it is the teacher obligation to go through all the proposed summaries and texts to avoid any harm to the learners.

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For example, using Excel in a classroom with students’ computers set to different regional settings can lead to errors because of different uses of ',' or '.' as decimal points. I think the main reason why ChatGPT sometimes gets math wrong is because it might misunderstand the question. Also, it doesn’t always know the rules that humans use. Plus, ChatGPT might struggle with the special ways we write math, which can cause mistakes.(:/ *x)

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Hodnotenie je tiež ohraničené pomerne malým množstvom úloh a dostupných údajov, ktoré nedokážu úplne zachytiť celkové správanie poskytovaných LLM služieb. Nedostatočná transparentnosť týkajúca sa aktualizácií modelov GPT-3.5 a GPT-4 navyše vzbudzuje pochybnosti o platnosti zistených výsledkov.

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Ľudia hromžia. ChatGPT je čoraz hlúpejší, dôvod je zarážajúci

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Veľké jazykové modely (LLM) sa stávajú čoraz populárnejšími. Množstvo ľudí ich využíva denne na riešenie rôznych pracovných úloh. Medzi najpopulárnejšie a najvyužívanejšie LLM v súčasnosti patria bezpochyby GPT-3.5 a GPT-4.ChatGPT zmenil svoje správanieLen málokto však vie, že tieto modely sa časom menia a vyvíjajú. Ako však naznačuje nová štúdia publikovaná na predtlačovom serveri arXiv, nie k lepšiemu. Na tému upozornil portál ArsTechnica. Lots of people are wondering whether #GPT4 and #ChatGPT’s performance has been changing over time, so Lingjiao Chen, @james_y_zou and I measured it. We found big changes including some large decreases in some problem-solving tasks: https://t.co/jgulqjvPAO pic.twitter.com/uAN43UTmWN — Matei Zaharia (@matei_zaharia) July 19, 2023 Ako ďalej informuje portál DataDrivenInvestor, v nej sa tím výskumníkov zaoberal otázkou, ako sa zmenilo správanie ChatGPT v priebehu času a to od začiatku marca 2023 do júna 2023. V rámci výskumu pritom testovali štyri rôzne úlohy – riešenie matematických problémov, odpovedanie na citlivé otázky, generovanie kódu a vizuálne uvažovanie.arXiv.org; Lingjiao Chen of Stanford University, Matei Zaharia of UC Berkeley, and James Zou of Stanford University. Jedným z kľúčových zistení sú výrazné rozdiely vo výkone a správaní GPT-3.5 a GPT-4 v uvedenom časovom období. Napríklad sa ukázalo, že zatiaľ čo GPT-4 ešte v marci vykazoval pôsobivú 97,6 % percentnú presnosť pri identifikácií prvočísel, v júni presnosť tohto jazykového modelu klesla na mizerných 2,4 %. Za zmienku tiež ale stojí fakt, že zatiaľ čo GPT-4 v tejto úlohe pohorel, GPT-3.5 svojho nástupcu prekonal, keď vykázal zlepšenie zo 7,4 % na 86,5 %.Čo sa týka ďalších metrík, pozoruhodným je aj správanie spomínaných modelov pri odpovediach na citlivé otázky. GPT-4 bol totiž v júni v porovnaní s marcom výrazne menej ochotný odpoveď na takéto otázky, pričom miera odpovedí klesla z 21 % na 5 %. Naopak, GPT-3.5 vykazoval mierny nárast, keď sa miera odpovedí zvýšila z 2 % a 8 %. Mimo to, ako GPT-3.5 tak aj GPT-4 vykazovali viac chýb pri generovaní kódu (podľa všetkého by chyba mala byť iba vo formátovaní). [...]

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Depending on what it is trainer mostly

# data[].attributes.body
Because it is mostly trained on textual data.

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AI technology has its limitations, we must not blindly trust ourselves, we must educate ourselves, check information from several sources, be able to distinguish between fake and correct news, understand the way AI works and use it with wisdom.

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As a language teacher, I can identify many ways to develop language with ChatGPT. As it is based on language though, kids who struggling with it, will have a hard time communicating here as well. It is important to teach them how to prompt and to effectively ask for help. For many, typing is another obstacle. Overall, authentic interaction is key to learning and I cannot imagine many students who will stay engaged without face to face communication no matter how customised it is. Adults may be a different matter. They might have other motivations for pursuing a course like this one for example.

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Language models such as ChatGPT, due to their primary focus on natural language processing, should be approached with caution due to their limited training in mathematical principles. I have noticed ambiguity in both language as well as lack of precision in mathematical operations.

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While AI holds great promise in enhancing differentiation in education, it's essential to navigate some real-world challenges thoughtfully. Ensuring that every student has equal access to this technology is fundamental, as is safeguarding their personal information. Additionally, empowering teachers to use AI tools confidently through proper training is critical for success. Importantly, amid these technological advances, we must remember the irreplaceable value of the human touch in teaching. Technology is a powerful assistant, but it's the teachers—with their unique insights, instinctive understanding, and the personal connections they forge with students—that truly animate our classrooms and enrich learning experiences. AI should support these human elements, not supplant them, helping to create an educational environment where technology and personal teaching collaborate to foster student growth.

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Arithmetic results from language models like ChatGPT should be approached cautiously due to their limited training on mathematical principles, potential errors stemming from the complexity and ambiguity of language, and the lack of precision inherent in floating-point arithmetic. While these models can perform basic arithmetic operations, their accuracy may vary, especially for complex or ambiguous expressions. Independent verification of results is advisable, particularly for critical calculations, and specialized mathematical tools may be more reliable for complex or high-stakes tasks.