Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models: differenze tra le versioni
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Questo articolo evidenzia come i Large Language Models (LLM), nonostante le loro capacità avanzate, possano fallire in compiti di ragionamento semplici e di buon senso. Gli autori presentano un problema specifico, denominato "AIW problem", che i modelli LLM non riescono a risolvere in modo affidabile, mostrando incoerenza e scarsa capacità di ragionamento logico. L'articolo solleva dubbi sulla reale capacità di ragionamento dei LLM e incoraggia ulteriori ricerche per la creazione di benchmark più accurati per valutare tali capacità. | Questo articolo evidenzia come i Large Language Models (LLM), nonostante le loro capacità avanzate, possano fallire in compiti di ragionamento semplici e di buon senso. Gli autori presentano un problema specifico, denominato "AIW problem", che i modelli LLM non riescono a risolvere in modo affidabile, mostrando incoerenza e scarsa capacità di ragionamento logico. L'articolo solleva dubbi sulla reale capacità di ragionamento dei LLM e incoraggia ulteriori ricerche per la creazione di benchmark più accurati per valutare tali capacità. | ||
=== Collegamenti === | |||
https://arxiv.org/pdf/2406.02061 | |||
[https://www.youtube.com/watch?v=Nvb_4Jj5kBo Why "Grokking" AI Would Be A Key To AGI] | |||
Versione delle 10:03, 19 ago 2024
| Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art Large Language Models | |
|---|---|
| Data | 2024 |
| Autori | Marianna Nezhurina, Lucia Cipolina-Kun, Mehdi Cherti, J. Jitsev |
| URL | https://www.semanticscholar.org/paper/32e086dd56041ddb63d9e9e210c29a7fdeabdb6d |
| Topic | Ragionamento nei Large Language Models |
| Citazioni | 5 |
Questo articolo evidenzia come i Large Language Models (LLM), nonostante le loro capacità avanzate, possano fallire in compiti di ragionamento semplici e di buon senso. Gli autori presentano un problema specifico, denominato "AIW problem", che i modelli LLM non riescono a risolvere in modo affidabile, mostrando incoerenza e scarsa capacità di ragionamento logico. L'articolo solleva dubbi sulla reale capacità di ragionamento dei LLM e incoraggia ulteriori ricerche per la creazione di benchmark più accurati per valutare tali capacità.