Case Study: Testing Model Capabilities in Some Reasoning Tasks

要約

大規模言語モデル (LLM) は、パーソナライズされたコンテンツの生成と対話型の対話の促進に優れており、無数のアプリケーションに対する優れた適性を示しています。
しかし、特に推論能力の文脈において、推論して説明可能な出力を提供する能力は、依然として改善の余地があります。
この研究では、LLM の推論能力を詳しく掘り下げ、複雑な推論シナリオにおける LLM の有効性を妨げる現在の課題と制限に焦点を当てます。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) excel in generating personalized content and facilitating interactive dialogues, showcasing their remarkable aptitude for a myriad of applications. However, their capabilities in reasoning and providing explainable outputs, especially within the context of reasoning abilities, remain areas for improvement. In this study, we delve into the reasoning abilities of LLMs, highlighting the current challenges and limitations that hinder their effectiveness in complex reasoning scenarios.

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