LeCun引战，LLM根本不会推理！大模型「涌现」，终究离不开上下文学习

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原标题：LeCun引战，LLM根本不会推理！大模型「涌现」，终究离不开上下文学习

关键字：模型,能力,指令,研究人员,任务

文章来源：新智元

内容字数：10929字

内容摘要：新智元报道编辑：润拉燕【新智元导读】前段时间，LeCun转发了2篇长文，集中讨论了LLM的规划推理能力和涌现能力的来源。作者认为，LLM本身不具有规划推理能力，而涌现出来的能力，根源应该都是上下文学习的结果。大语言模型到底会不会推理？涌现出来的各种能力到底来源是什么？前段时间，LeCun在自己上转发了好几篇文章，集中讨论了这个问题：「自回归LLM无法制定计划（并且无法真正推理）」。而LeCun转发第二篇论文，则讨论了LLM涌现能力。原推表示，不管大伙相不相信LLM的涌现能力，这篇文章都值得一读：「经过了超过1000次的系列实验，我们证明了大语言模型所谓的涌现能力，其实仅仅是上下文学习而已。」LLM真的能推理和规划吗？Subbarao Kambhampat的文章认为，网上对于LLM能够推理和规划的说法，本身不太站得住脚，但是学界对于这个问题，也开始进行了很严肃地研究。至少以他之前针对GP…

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作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。