ความสามารถของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการให้เหตุผลเชิงตรรกะดึงดูดความสนใจอย่างมาก และการวิจัยเมื่อเร็ว ๆ นี้เผยให้เห็นข้อบกพร่องที่สำคัญ: ความอ่อนไหวต่อลำดับการนำเสนอข้อมูลหลักฐาน การวิจัยแสดงให้เห็นว่าลำดับของข้อมูลสถานที่ตั้งจะส่งผลอย่างมากต่อความแม่นยำในการอนุมานของ LLM และการรบกวนลำดับอาจทำให้ประสิทธิภาพของแบบจำลองลดลงอย่างมาก นักวิจัยจาก Google DeepMind และ Stanford ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของลำดับเชิงตรรกะ และชี้ให้เห็นว่าแง่มุมนี้ยังคงเป็นความท้าทายเร่งด่วนสำหรับ LLM
การวิจัยล่าสุดพบว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้รับผลกระทบจากลำดับการนำเสนอข้อมูลสถานที่ตั้งในงานการให้เหตุผลเชิงตรรกะ และความผิดปกติอาจทำให้ประสิทธิภาพลดลง นักวิจัยของ Google DeepMind และ Stanford ชี้ให้เห็นว่าสถานที่ตั้งของการสั่งซื้อเชิงตรรกะและเป็นธรรมชาติสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้ สำหรับรุ่นต่างๆ เช่น LLM การเปลี่ยนลำดับของสถานที่จะส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลง ซึ่งต้องมีการวิจัยและวิธีแก้ปัญหาเพิ่มเติม ลำดับของสถานที่มีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพการอนุมานของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ และยังคงเป็นความท้าทาย Gemini, GPT-4 ฯลฯ มีข้อบกพร่องที่สำคัญ และประสิทธิภาพของ LLM ลดลงอย่างมาก
โดยรวมแล้ว LLM มีการพึ่งพาลำดับที่ชัดเจนในการให้เหตุผลเชิงตรรกะ ซึ่งจำกัดขอบเขตการใช้งาน การวิจัยในอนาคตเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเจาะทะลุคอขวดนี้ เพื่อให้ LLM สามารถจัดการกับงานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น การปรับปรุงความสามารถของ LLM ในการประมวลผลลำดับข้อกำหนดเบื้องต้นเป็นทิศทางสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม