Evaluierung des schrittweisen Schlussfolgerns durch symbolische Verifikation

Durch die Verwendung von Demonstrationen mit logischen Regeln und zugehörigen Beispielen können Sprachmodelle plausible Erklärungen für Schlussfolgerungsaufgaben über Wissensdatenbanken generieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einschränkung der Ausgaben von Sprachmodellen und die Sicherstellung der Korrektheit der Zwischenschlussfolgerungen wichtig für die Leistung des Schlussfolgerns sind, was neue Erkenntnisse über kontextbasiertes Lernen liefert und einen Mechanismus zur Reduzierung von falschem Schlussfolgern durch symbolische Verifikation bietet.