Способность моделей большого языка (LLM) к логическим рассуждениям привлекла большое внимание, а недавние исследования выявили существенный недостаток: чувствительность к порядку, в котором представлена исходная информация. Исследования показывают, что порядок исходной информации существенно влияет на точность вывода LLM, а нарушение порядка может привести к значительному снижению производительности модели. Исследователи из Google DeepMind и Стэнфорда подчеркнули важность логического порядка и отметили, что этот аспект по-прежнему является актуальной проблемой для LLM.
Недавние исследования показали, что на большие языковые модели влияет порядок, в котором исходная информация представлена в задачах логического рассуждения, и беспорядок может привести к снижению производительности. Исследователи Google DeepMind и Стэнфорда отметили, что предпосылка логического и естественного упорядочения может улучшить производительность модели. Для таких моделей, как LLM, изменение порядка помещений приведет к ухудшению производительности, что требует дальнейших исследований и решения. Порядок посылок оказывает существенное влияние на производительность вывода больших языковых моделей и остается проблемой. Gemini, GPT-4 и т. д. имеют серьезные недостатки, а производительность LLM серьезно снизилась.
В целом, LLM имеет очевидные зависимости от последовательности в логических рассуждениях, что ограничивает область его применения. Необходимы будущие исследования, чтобы преодолеть это узкое место, чтобы LLM мог более надежно решать сложные задачи рассуждения. Улучшение способности LLM обрабатывать необходимые последовательности является ключевым направлением повышения общей производительности.