再谈LLM逻辑推理的三大谬误

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原标题：再谈LLM逻辑推理的三大谬误
关键字：模型,语言,随机性,人工智能,能力
文章来源：人工智能学家
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内容摘要：

在此前的文章《LLM逻辑推理的枷锁与破局策略》，作者Alejandro Piad Morffis论述了为什么大语言模型不具备推理（reasoning）能力，并在X上引发强烈争论（https://x.com/alepiad/status/1837154075093225594）。针对这一主题，他再次写了一篇文章来驳斥关于LLM推理的三大误解。
他认为，LLM在许多情况下所做的事情只是类似于推理，但并不完全是正确、可靠的推理算法，这比根本没有推理算法更糟糕，因为它会让你错误地认为它有效，并且你可能无法判断它何时无效，而再多的渐进式创新（技巧）也无法解决这个问题。如果没有范式转变，将真正的推理纳入语言模型，这些错误不可避免。
（Alejandro是古巴哈瓦那大学计算机科学教授，也是专注于数据科学和机器学习应用的公司SYALIA, S.R.L的CTO。本文由OneFlow编译发布，转载请联系授权。原文：https://blog.apiad.net/p/no-llms-still-cannot-reason-part/comments）作者 |Alejandro Piad Morffis
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