لقد اجتذبت قدرة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في التفكير المنطقي الكثير من الاهتمام، وكشفت الأبحاث الحديثة عن عيب كبير: الحساسية للترتيب الذي يتم به تقديم المعلومات الفرضية. تظهر الأبحاث أن ترتيب المعلومات الأساسية سيؤثر بشكل كبير على دقة الاستدلال في LLM، وقد يؤدي تعطيل الترتيب إلى انخفاض كبير في أداء النموذج. وقد أكد باحثون من Google DeepMind وStanford على أهمية الترتيب المنطقي وأشاروا إلى أن هذا الجانب لا يزال يمثل تحديًا ملحًا لماجستير القانون.
لقد وجدت الأبحاث الحديثة أن نماذج اللغة الكبيرة تتأثر بالترتيب الذي يتم به تقديم المعلومات الأساسية في مهام التفكير المنطقي، وقد يؤدي الاضطراب إلى تدهور الأداء. أشار باحثو Google DeepMind وStanford إلى أن فرضية الترتيب المنطقي والطبيعي يمكن أن تحسن أداء النموذج. بالنسبة لنماذج مثل LLM، سيؤدي تغيير ترتيب المباني إلى تدهور الأداء، الأمر الذي يتطلب المزيد من البحث والحلول. ترتيب المباني له تأثير كبير على أداء الاستدلال لنماذج اللغة الكبيرة ويظل يمثل تحديًا. الجوزاء، GPT-4، وما إلى ذلك لديها عيوب كبيرة، وقد انخفض أداء LLM بشكل خطير.
بشكل عام، تمتلك LLM تبعيات تسلسلية واضحة في التفكير المنطقي، مما يحد من نطاق تطبيقها. هناك حاجة إلى أبحاث مستقبلية لاختراق عنق الزجاجة هذا حتى تتمكن LLM من التعامل مع مهام التفكير المعقدة بشكل أكثر موثوقية. يعد تحسين قدرة LLM على معالجة تسلسلات المتطلبات الأساسية اتجاهًا رئيسيًا لتحسين أدائها العام.