2025年7月21日｜Qwen2.5はなぜ数学を得意かを徹底解説

結論：Alibabaの新モデル「Qwen2.5」は数学問題に強く見えるものの、本質は大量データの暗記です。生成AI（人工知能）の推論力強化ではなく、記憶した解答例の組み合わせでスコアを稼いでいます。

要点まとめ

健太

健太くん、このモデルって本当に数学問題を理解してるの？

博士

いい質問だよ健太。Qwen2.5は実は訓練データを丸暗記しているだけで、推論力を高めたわけではないんだ。

Qwen2.5は訓練データに含まれる数学問題とその解答例を暗記し、生成AI（人工知能）の推論力を鍛えることなく、高得点を達成しています。つまり、モデルの実態を正しく評価するには注意が必要です。

新情報の詳細

健太

どうやって暗記かどうかを調べたの？

博士

研究では、訓練データとテストデータの重複率を測って、暗記傾向を分析したんだよ。

• 研究結果：Qwen2.5の数学スコアは、訓練データに含まれる問題の再現率が高いことに依存している。
• 推論テスト：未出題の問題では正答率が急落し、本質的な理解や推論能力は限定的。
• 暗記評価：データ重複を排除すると正答率が大幅に低下し、記憶に頼る傾向が明らかになった。

実生活・ビジネスへの影響

健太

企業で使うとき、何に気を付ければいいの？

博士

実運用で誤答を減らすには、未知データでのテストを入念に行うことが大切だよ。

生成AIを活用する企業では、Qwen2.5を数学タスクに安易に採用すると、未知データ対応で誤答リスクが高まります。たとえば、金融や教育現場で予期せぬミスが起こり得ます。つまり、性能の裏側を理解し、適切な検証プロセスを組み込むことが重要です。

よくある質問

健太

Qwen2.5の暗記傾向はどこまで信用できる？

博士

暗記ベースなので、類似問題には強いが、未知問題には弱い点を理解しようね。

• Q: Qwen2.5は本当に推論ができないの？
  A:大量暗記に依存し、未学習問題への対応力は低いが、形式が似た問題では高い正答率を示す。
• Q: どうやって実際の推論性能を評価すればいい？
  A:訓練データ外の問題セットを用意し、再現率ではなく真の理解力を確認する。

参考リンク

健太

元記事も見てみたいな。

博士

こちらから読めるよ。詳細なデータ分析が載っているんだ。

元記事

THE DECODER

Alibaba's Qwen2.5 only excels at math thanks to memorized training data

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