Verbesserung der logischen Schlussfolgerungsfähigkeit großer Sprachmodelle durch ein besseres Verständnis logischer Fehlschlüsse
Große Sprachmodelle (LLMs) haben Schwierigkeiten mit komplexen logischen Schlussfolgerungen, da sie logische Fehlschlüsse oft nicht richtig verstehen. Durch die Entwicklung eines Datensatzes zur Bewertung des Verständnisses logischer Fehlschlüsse (LFUD) und das Finetuning von LLMs damit, kann deren logische Schlussfolgerungsfähigkeit deutlich verbessert werden.
Verbesserung der Allgemeingültigkeit und Zuverlässigkeit der logischen Schlussfolgerung über natürliche Sprache durch Auflösungsableitung
Durch die Einführung der Auflösungsableitung kann das vorgeschlagene Modell GFaiR komplexe logische Schlussfolgerungsszenarios besser handhaben und gleichzeitig die Zuverlässigkeit des Schlussfolgerungsprozesses erhöhen.
Evaluierung und Verbesserung der Robustheit großer Sprachmodelle durch Variationen der Aufgabenstruktur für logisches Schlussfolgern
Große Sprachmodelle wie GPT-3.5 und GPT-4 zeigen zwar gute Leistungen bei logischen Schlussfolgerungsaufgaben in ihrer Originalform, aber ihre Leistung sinkt deutlich, wenn die Aufgabenstruktur verändert wird. Dies deutet darauf hin, dass die Modelle möglicherweise die Trainingsdaten auswendig gelernt haben und keine verallgemeinerbaren logischen Schlussfolgerungsfähigkeiten erworben haben.
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.
Eine umfassende Untersuchung der Selbstverifikationsfähigkeiten großer Sprachmodelle bei logischem Schlussfolgern
Große Sprachmodelle haben Schwierigkeiten, logische Fehlschlüsse in ihren eigenen Schlussfolgerungen genau zu identifizieren, was die Gültigkeit von Selbstverifikationsmethoden infrage stellt.
Logisches Schlussfolgern in Transformern - Vermeidung von Scheinkorrelationen und Denkfehlern
Transformermodelle können leicht Scheinmuster in Daten erlernen und dadurch logisches Schlussfolgern umgehen. Dieser Artikel untersucht, wie Transformermodelle so trainiert werden können, dass sie a) logisches Schlussfolgern in Aussagenlogik approximieren und b) bekannte Denkfehler durch Scheinkorrelationen in den Trainingsdaten vermeiden.
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