La capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) en el razonamiento lógico ha atraído mucha atención, y investigaciones recientes han revelado un defecto importante: la sensibilidad al orden en el que se presenta la información de las premisas. Las investigaciones muestran que el orden de la información de las premisas afectará significativamente la precisión de la inferencia de LLM y la alteración del orden puede provocar una disminución significativa en el rendimiento del modelo. Investigadores de Google DeepMind y Stanford han enfatizado la importancia del orden lógico y han señalado que este aspecto sigue siendo un desafío urgente para LLM.
Investigaciones recientes han descubierto que los modelos de lenguaje grandes se ven afectados por el orden en que se presenta la información de las premisas en las tareas de razonamiento lógico, y el desorden puede conducir a una degradación del rendimiento. Los investigadores de Google DeepMind y Stanford señalaron que la premisa del ordenamiento lógico y natural puede mejorar el rendimiento del modelo. Para modelos como LLM, cambiar el orden de las premisas conducirá a una degradación del rendimiento, lo que requiere más investigación y solución. El orden de las premisas tiene un impacto significativo en el rendimiento de la inferencia de modelos de lenguaje grandes y sigue siendo un desafío. Gemini, GPT-4, etc. tienen fallas importantes y el rendimiento de LLM ha disminuido seriamente.
En general, LLM tiene dependencias de secuencia obvias en el razonamiento lógico, lo que limita su alcance de aplicación. Se necesitan investigaciones futuras para superar este cuello de botella para que LLM pueda manejar tareas de razonamiento complejas de manera más confiable. Mejorar la capacidad de LLM para procesar secuencias de requisitos previos es una dirección clave para mejorar su rendimiento general.