LLM是否为万能大师?:探究LLM对领域无关推理技能
本文综述了大型语言模型在推理方面的最新研究,包括提高它们的推理能力的方法、评估它们的推理能力的基准和方法,以及这一领域之前研究的发现和意义,旨在激发有意义的讨论和未来的研究。
Dec, 2022
我们引入了一种新颖的评估范式来评估大型语言模型,这种范式挑战了它们进行元推理。该方法解决了现有的数学问题解决基准测试中存在的关键缺陷,传统上用于评估代理的认知能力。我们的范式将重点从以结果为导向的评估转向更综合的评估,能够有效区分模型之间的认知能力。例如,在我们的基准测试中,GPT-4的性能比GPT3-5准确率高十倍。这种新范式的重要性在于它能够揭示当前基准测试(如GSM8K)未能发现的语言模型的潜在认知缺陷,这是由于它们的饱和度和在不同推理能力之间缺乏有效区分。我们的综合分析包括来自开源和闭源社区的几个最先进的数学模型,揭示了它们的训练和评估方法的根本缺陷。本文不仅主张在评估LLMs时进行范式转变,而且对于关于人工通用智能(AGI)的持续讨论也作出了贡献。通过推广类似于我们的元推理评估方法的采用,我们旨在促进对LLM真正认知能力的更准确评估。
Dec, 2023
该研究通过分析和比较大型语言模型(LLMs)与马丁·海德格尔“实用存在”和“现成存在”概念之间的相似之处,以及通过基于海德格尔对真理的概念的结构性分析,探讨了LLMs在人类推理过程中的位置和局限性,发现尽管LLMs在某些推理能力上表现出色,但其与人类智力能力的匹敌还未实现。此研究丰富了我们对LLMs的理解,并推动了人工智能潜力与限制的讨论,为未来对人工智能发展趋势的探索铺平了道路。
Mar, 2024
大型语言模型在推理任务中表现出色,但是它们的推理能力深度尚不确定。本文通过综述超越任务准确性的研究,深入探讨模型的推理过程,并调查评估语言模型推理行为的方法,发现其依赖于训练数据的表面模式和相关性,而非真正的推理能力。同时,我们指出需要进一步研究人类推理与语言模型推理之间的关键差异。通过此综述,我们旨在揭示大型语言模型内部复杂的推理过程。
Apr, 2024
我们引入了一个综合的语言基准测试来评估大型语言模型在逻辑推理、空间智能和语言理解等领域的局限性。通过一系列简单的问题,它揭示了知名模型在执行人类轻松处理的任务时存在的显著限制。它还强调了提示工程的潜力以缓解一些错误,并强调了更好的训练方法的必要性。我们的研究结果强调了将大型语言模型与人类推理和常识连接起来的重要性,并强调了人在企业应用中的必要性。我们希望这项工作为未来的研究提供了增强新模型的实用性和可靠性的途径。
May, 2024
利用 Reddit 的 ChangeMyView 平台的帖子,该研究评估了大型语言模型在处理心理理论推理时的能力,并通过提供人类意图和情感来增强模型表现,揭示了模型在开放式问题中与人类心理推理相比存在的差距。
Jun, 2024
最近的关于LLMs推理的学术研究提供了令人印象深刻的表现和对机器生成或人类反馈的灵活适应的证据。非单调推理对于人类认知来说至关重要,用于在现实世界中进行导航,但仍然是一个具有挑战性但研究不足的任务。我们研究了七种最先进的LLMs在一个抽象推理任务和一个常识推理任务中的非单调推理能力,这两个任务都涉及到如“鸟会飞”和“企鹅不会飞”等概括性陈述以及其例外情况。虽然LLMs表现出与人类非单调推理能力相符合的推理模式,但在支持性例子(“猫头鹰会飞”)或不相关信息(“狮子有鬃毛”)的添加时,它们无法保持对概括陈述的真实性条件的稳定信念。我们的研究结果突显了将人类推理行为归因于LLMs以及评估其总体能力的隐患,而一致的推理仍然难以实现。
Jun, 2024
本文探讨了大型语言模型(LLMs)在知识生成方面的能力与人类理解抽象概念的能力之间的差距。通过分析GPT-4在科学、数学和常识推理方面的回答,揭示了其在模仿人类推理的限制,指出人类理解基于少量抽象概念这一关键差异,进而讨论了LLMs对人类知识获取和教育的影响。
Aug, 2024
本研究探讨了大型语言模型(LLMs)在社会科学研究中作为人类替代品的使用问题,指出LLMs与人类的根本差异及其在模拟人类行为时的局限性。研究发现,除非通过大量人类行为数据进行微调,否则LLMs在模拟人类行为分布方面几乎都存在失败,提醒研究人员谨慎使用LLMs来研究人类行为。
Oct, 2024