Reasoning Gap
Il "Reasoning gap" nei Large Language Models (LLM), come GPT, indica la discrepanza tra la capacità del modello di generare risposte linguisticamente coerenti e la sua capacità di eseguire ragionamenti complessi, logici o basati su concetti astratti, in modo accurato e affidabile.
Cos'è il Reasoning Gap
Il "Reasoning gap" riflette la sfida degli LLM nel comprendere profondamente e risolvere problemi che richiedono più passaggi logici, comprensione causale, o l'applicazione di conoscenze specifiche del dominio in modi che vanno oltre la semplice riformulazione di ciò che è stato precedentemente visto nei dati di addestramento.
Perché si Verifica
- Limiti nell'Addestramento dei Dati: Gli LLM sono addestrati su vasti dataset di testo raccolti da Internet. Questi testi contengono una vasta gamma di informazioni, ma non sempre promuovono ragionamenti complessi o logici.
- Assenza di Comprensione del Mondo Reale: Gli LLM non "comprendono" il mondo nel senso umano. La loro "conoscenza" deriva dal riconoscimento di pattern nei dati di addestramento, senza una vera comprensione causale o concettuale.
- Difficoltà nel Mantenere il Contesto: Mentre gli LLM possono gestire un certo grado di contesto, la loro capacità di utilizzare informazioni contestuali diminuisce man mano che la catena di ragionamento si allunga.
Esempi nel Reasoning Gap
- Inferenze Logiche Complesse: Gli LLM possono lottare nel collegare più fatti per arrivare a una conclusione logica che non sia esplicitamente dichiarata nei dati di addestramento.
- Comprensione Causale: La difficoltà nel distinguere tra correlazione e causalità, o nel generare spiegazioni causali per eventi o stati di fatto.
- Problem Solving Stratificato: La risoluzione di problemi che richiedono la pianificazione o la strategia attraverso diversi passaggi può essere problematica.
Ridurre il Reasoning Gap Per mitigare il "reasoning gap", si stanno esplorando diverse strategie:
- Addestramento mirato: Addestrare i modelli su dataset specificamente progettati per promuovere il ragionamento logico, causale e astratto.
- Modelli Ibridi: Integrare gli LLM con sistemi basati su regole o con modelli specializzati in specifici tipi di ragionamento.
- Interazione Umano-Modello: Utilizzare il feedback umano per guidare i modelli nell'apprendere strategie di ragionamento più efficaci.
Il "reasoning gap" rappresenta una sfida significativa per l'utilizzo degli LLM in applicazioni che richiedono un ragionamento complesso e affidabile. Tuttavia, la ricerca in corso mira a colmare questa lacuna, migliorando la capacità dei modelli di affrontare compiti che richiedono un vero ragionamento.