再談LLM邏輯推理的三大謬誤

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：再談LLM邏輯推理的三大謬誤
關鍵字：模型,語言,隨機性,人工智能,能力
文章來源：人工智能學家
內容字數：0字

內容摘要：

在此前的文章《LLM邏輯推理的枷鎖與破局策略》，作者Alejandro Piad Morffis論述了為什么大語言模型不具備推理（reasoning）能力，并在X上引發強烈爭論（https://x.com/alepiad/status/1837154075093225594）。針對這一主題，他再次寫了一篇文章來駁斥關于LLM推理的三大誤解。
他認為，LLM在許多情況下所做的事情只是類似于推理，但并不完全是正確、可靠的推理算法，這比根本沒有推理算法更糟糕，因為它會讓你錯誤地認為它有效，并且你可能無法判斷它何時無效，而再多的漸進式創新（技巧）也無法解決這個問題。如果沒有范式轉變，將真正的推理納入語言模型，這些錯誤不可避免。
（Alejandro是古巴哈瓦那大學計算機科學教授，也是專注于數據科學和機器學習應用的公司SYALIA, S.R.L的CTO。本文由OneFlow編譯發布，轉載請聯系授權。原文：https://blog.apiad.net/p/no-llms-still-cannot-reason-part/comments）作者 |Alejandro Piad Morffis
One

原文鏈接：再談LLM邏輯推理的三大謬誤