Vì sao nó không nói đúng một ngày rơi vào thứ mấy?
Tính ngày tháng trong LLM: một ngày không bao giờ chứa sẵn thứ của nó, thứ phải được tính (đếm số ngày từ một ngày đã biết, chia lấy dư cho 7, có năm nhuận); mô hình nhận ngày tháng dưới dạng các mẩu token rời rạc và viết ra một thứ nghe hợp lý thay vì làm phép tính, không có đồng hồ nên không biết hôm nay nếu không được cho, và ít thấy nhất những ngày gần đây; cho nó ngày hôm nay, bắt nó tính bằng code hoặc công cụ lịch, và tự xem lịch sẽ giúp · Cơ bản · 5 phút · tokens, llm · học sau Tính toán trong LLM: chữ số bị cắt thành token, đáp án được viết từ trái sang phải, Mốc kiến thức: dữ liệu huấn luyện dừng ở một ngày
Chatbot hay nói sai thứ vì ngày tháng không chứa sẵn thứ: phải đếm từ một ngày đã biết, chia lấy dư cho 7, tính cả năm nhuận. Mô hình viết ra chữ nghe hợp lý thay vì tính, và nó không có đồng hồ.
1 Đoán trước
2 Xem
A weekday is worked out, not read
1 / 7- 2026-10-246 tokens
- 24/10/20266 tokens
- 24October20265 tokens
- 202610243 tokens
Weekday in any of them: none. It is Saturday, but only a calculation can tell.
tokens: o200k_base (GPT-4o’s tokenizer), tiktoken 0.14.0, measured 2026-10-24
One date, four spellings, as the model gets them. “2026” arrives as “202” + “6”. The weekday is in none of them: it has to be worked out.
Một ngày không bao giờ tự nói nó là thứ mấy. Thứ phải được đếm: số ngày từ một ngày đã biết, bỏ đi các tuần trọn, tính cả ngày nhuận. Mô hình lại viết ra chữ nghe hợp lý.
Chatbot viết ra mẩu chữ tiếp theo có khả năng nhất. Sau “24 October 2026 is a”, cả “Friday” lẫn “Saturday” đều nghe hợp lý: nó đã đọc rất nhiều ngày kèm thứ, nhưng phép tính cho đúng ngày này thì nó phải làm ngay lúc đó. Nếu nó không viết phép đếm ra, từng bước hoặc bằng code, thì thứ nó nói là đoán.
4 Bạn là model
Bạn là chatbot, không có lịch. Hai vòng: đếm từ một thứ cho sẵn đến một ngày mới. Rồi thêm một câu hỏi nữa.
Round 1 of 3. No calendar allowed.
1 January 2026 was a Thursday. What weekday is 1 March 2026? (January has 31 days; February 2026 has 28.)
answers checked by code against the Gregorian calendar
You are the chatbot. Work it out, then pick; the calendar checks it.5 Kiểm tra
Số liệu cũng nói vậy. Trong Test of Time, GPT-4 làm đúng 76,3% câu cộng thêm vài ngày nhưng chỉ 16,0% câu tính số ngày giữa hai ngày. Khi được xem ảnh lịch cả năm, GPT-4o nói đúng thứ 43,3% số lần; o1, mô hình suy luận từng bước trước khi trả lời, đạt 80,0%.
Điều giúp được: cho nó ngày hôm nay, để nó có một ngày làm mốc mà đếm. Bắt nó tính: nhờ nó tính ngày bằng code hoặc công cụ lịch; trong SPAN (2025), GPT-4o tăng từ 43,0% lên 95,3% theo cách đó. Và tự xem lịch với ngày nào quan trọng.
8 Nói lại bằng lời bạn
9 Nhiệm vụ · 5 phút
Trong ChatGPT Free, hỏi: “What weekday is 1 January 2100?” (Ngày 1/1/2100 là thứ mấy?) Ghi lại câu trả lời. Rồi hỏi: “Work it out with code and show the code.” (Tính bằng code và cho xem code.) Đối chiếu cả hai với lịch trên điện thoại: câu nào đúng?
Ba câu nhanh
Rút ngẫu nhiên từ bộ câu hỏi của bài; lần sau sẽ khác.
Xong chưa?
Nhận email khi có bài mới
Bài mới nằm trong bản tin hằng tuần, chỉ gửi vào tuần có bài. Bạn xác nhận qua email trước; hủy đăng ký chỉ với một lần bấm.
Đọc thêm
- Test of Time: A Benchmark for Evaluating LLMs on Temporal Reasoning (Fatemi và cộng sự, 2024)
- Date Fragments: A Hidden Bottleneck of Tokenization for Temporal Reasoning (Bhatia, Peyrard và Zhao, 2025)
- Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs (Saxena, Gema và Minervini, 2025)
Nguồn
- Fatemi, Kazemi, Tsitsulin, Malkan, Yim, Palowitch, Seo, Halcrow and Perozzi, “Test of Time: A Benchmark for Evaluating LLMs on Temporal Reasoning” (arXiv:2406.09170 v1, 2024-06-13, https://arxiv.org/abs/2406.09170, checked 2026-10-24): ToT-Arithmetic, 1,850 questions (350 AddSubtract, 350 Compare, 200 Duration, 250 Schedule, 100 Timezone, 250 Trick, 350 MultiOp). Table 8, accuracy Claude-3-Sonnet / GPT-4 / Gemini 1.5 Pro: AddSubtract 58.57/76.28/71.14, Compare 39.14/63.14/55.43, Duration 15.00/16.00/13.50, Schedule 29.60/43.60/40.00, Timezone 74.00/88.00/90.00, Trick 40.40/45.60/41.20, MultiOp 26.57/46.86/62.57. §4.4: “the most common error among incorrect answers was a deviation of precisely one day from the ground truth label”; “Common failure: leap year calculation”. Table 2 Duration example quoted in the predict step
- Saxena, Gema and Minervini, “Lost in Time: Clock and Calendar Understanding Challenges in Multimodal LLMs” (arXiv:2502.05092 v2, 2025-03-18, https://arxiv.org/abs/2502.05092, checked 2026-10-24): CalendarQA, a full-year calendar image and a weekday question, 10 years × 6 questions. Table 1, Calendar Acc: Llama 3.2-Vision 11.67, Qwen2-VL-7B 18.33, MiniCPM-V-2.6 20.0, Gemini-2.0 31.67, GPT-4o 43.33, Claude-3-5-sonnet 46.67, GPT-o1 80.0
- Miao, Fu and Wei, “SPAN: Benchmarking and Improving Cross-Calendar Temporal Reasoning of Large Language Models” (arXiv:2511.09993 v2, 2026-01-09, https://arxiv.org/abs/2511.09993, checked 2026-10-24): calendar questions across six calendars, evaluation dates 1960–2060. Figure 6 and §Results, average accuracy: Time Agent (GPT-4o writing code that a code interpreter runs, with a calendar-conversion tool) 95.31%, OpenAI-o1 59.29%, GPT-4o w/ RAG (Bing search) 43.69%, GPT-4o 43.01%. Abstract: “these LLMs achieve an average accuracy of only 34.5%”; “Future-Date Degradation”
- Bhatia, Peyrard and Zhao, “Date Fragments: A Hidden Bottleneck of Tokenisation for Temporal Reasoning” (arXiv:2505.16088 v3, 2025-09-24, https://arxiv.org/abs/2505.16088, checked 2026-10-24): BPE tokenisers split dates into fragments; “excessive fragmentation correlates with accuracy drops of up to 10 points on uncommon dates like historical and futuristic dates”; Table 3, date arithmetic accuracy GPT-4o-mini 56.67
- Cheng, Marone, Weller, Lawrie, Khashabi and Van Durme, “Dated Data: Tracing Knowledge Cutoffs in Large Language Models” (arXiv:2403.12958 v2, 2024-09-17, https://arxiv.org/abs/2403.12958, checked 2026-10-24): “effective cutoffs often drastically differ from reported cutoffs”; one reason: “temporal misalignments of CommonCrawl data due to non-trivial amounts of old data in new dumps”
- Tokens measured 2026-10-24 with tiktoken 0.14.0, encoding o200k_base (GPT-4o): “2026-10-24” 6 [1323, 21, 12, 702, 12, 1494] = “202” “6” “-” “10” “-” “24”; “24/10/2026” 6 = “24” “/” “10” “/” “202” “6”; “24 October 2026” 5 = “24” “ October” “ ” “202” “6”; “20261024” 3 = “202” “610” “24”
- Every weekday in the lesson is computed by code (JavaScript Date, Gregorian calendar, UTC) and checked by its unit test: Thursday 1 January 2026, Sunday 1 March 2026, Saturday 24 October 2026, Friday 25 December 2026, Wednesday 28 February 2024, Friday 1 March 2024, Friday 1 January 2100; 24 October 2023–2030: Tuesday, Thursday, Friday, Saturday, Sunday, Tuesday, Wednesday, Thursday
- The “today” chat, the role’s rounds, the mission prompt and the habit wording are illustrative, written for this lesson on 2026-10-24; the date sums in them are checked by code
- aifree.dev catalog, chatgpt-free (verified 2026-10-12, live check 2026-10-24): ChatGPT Free Plan
- Calendar arithmetic in the text (Gregorian calendar, checked by the lesson’s unit test): 1 January to 24 October 2026 is 296 days = 7 × 42 + 2; a year of 365 days is 52 weeks and 1 day, a leap year of 366 days 52 weeks and 2 days; October has 31 days; 2000 divides by 400, so it kept its 29 February; a random weekday is right one time in seven, 14.3%. “When William was 400 days old” is the Test of Time Duration example (Table 2) quoted in the predict step
Đăng Oct 24, 2026 · cập nhật Oct 26, 2026