大型语言模型(LLM)在逻辑推理方面的能力备受关注，近期研究揭示了其一个显着缺陷：对前提信息呈现顺序的敏感性。研究表明，前提信息的顺序会显着影响LLM的推理准确性，打乱顺序可能导致模型性能大幅下降。谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员都强调了逻辑顺序的重要性，并指出这方面仍是LLM亟待解决的挑战。
近期研究发现，大型语言模型在逻辑推理任务中受前提信息呈现顺序影响，乱序可能导致性能下降。谷歌DeepMind和斯坦福研究人员指出，逻辑自然顺序排列的前提可以提高模型表现。对于LLM等模型，改变前提顺序会导致性能下降，需要进一步研究解决。前提顺序对大型语言模型推理表现具有重大影响，仍是挑战。 Gemini、GPT-4等存在重大缺陷，LLM表现严重下降。
总而言之，LLM在逻辑推理方面存在明显的顺序依赖性，这限制了其应用范围，需要未来研究突破这一瓶颈，才能让LLM更可靠地处理复杂推理任务。改进LLM对前提顺序的处理能力，是提升其整体性能的关键方向。