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.