大規模言語モデルの推論能力

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大規模言語モデルは、真の推論能力を必要とする3-SAT問題を解くことができず、統計的な特徴を利用して問題を解決しているように見える。

大規模言語モデルは、適切な訓練を通して、形式に基づいた推論能力を獲得できる可能性がある。

大規模言語モデルには、従来の認知科学の文献から知られる古典的な演繹的推論問題を解決する限定的な能力しかない。モデルの性能は問題の提示形式や内容によって予期せぬ形で変化し、人間の推論パターンとは一致しない。

大規模言語モデルは限られたデータから複雑な推論タスクを解くことができるのは、生成プロセスにテンプレート-コンテンツ構造が存在するためである。

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