Die Fähigkeit großer Sprachmodelle (LLM) zum logischen Denken hat viel Aufmerksamkeit erregt, und neuere Forschungen haben einen erheblichen Mangel aufgedeckt: die Sensibilität gegenüber der Reihenfolge, in der Prämisseninformationen präsentiert werden. Untersuchungen zeigen, dass die Reihenfolge der Prämisseninformationen die Inferenzgenauigkeit von LLM erheblich beeinflusst und eine Störung der Reihenfolge zu einer erheblichen Verschlechterung der Modellleistung führen kann. Forscher von Google DeepMind und Stanford haben die Bedeutung der logischen Ordnung betont und darauf hingewiesen, dass dieser Aspekt immer noch eine dringende Herausforderung für LLM darstellt.
Jüngste Untersuchungen haben ergeben, dass große Sprachmodelle von der Reihenfolge beeinflusst werden, in der Prämisseninformationen in logischen Denkaufgaben präsentiert werden, und dass Unordnung zu Leistungseinbußen führen kann. Forscher von Google DeepMind und Stanford wiesen darauf hin, dass die Prämisse einer logischen und natürlichen Reihenfolge die Modellleistung verbessern kann. Bei Modellen wie LLM führt eine Änderung der Reihenfolge der Prämissen zu Leistungseinbußen, was weitere Forschung und Lösung erfordert. Die Reihenfolge der Prämissen hat einen erheblichen Einfluss auf die Inferenzleistung großer Sprachmodelle und bleibt eine Herausforderung. Gemini, GPT-4 usw. weisen große Mängel auf und die LLM-Leistung ist stark zurückgegangen.
Alles in allem weist LLM offensichtliche Sequenzabhängigkeiten beim logischen Denken auf, was seinen Anwendungsbereich einschränkt. Zukünftige Forschung ist erforderlich, um diesen Engpass zu überwinden, damit LLM komplexe Argumentationsaufgaben zuverlässiger bewältigen kann. Die Verbesserung der Fähigkeit von LLM, erforderliche Sequenzen zu verarbeiten, ist eine Schlüsselrichtung zur Verbesserung seiner Gesamtleistung.