Применение больших языковых моделей в логических задачах: успехи и ограничения

В последние годы большие языковые модели (LLM), такие как GPT-4, демонстрируют впечатляющие способности в решении задач, требующих логического мышления на основе аналогий. Однако их эффективность существенно снижается в ситуациях, требующих новаторских подходов или нестандартных решений.

Согласно результатам нового исследования, LLM способны оперировать аналогиями благодаря структурированным операциям и реляционным связям, что позволяет им генерировать логически обоснованные выводы. Тем не менее, они сталкиваются с существенными трудностями при решении сложных задач.

Эксперимент с использованием вымышленного алфавита демонстрирует, что GPT-4 успешно справляется с логическими головоломками, когда применяется созданный код для подсчёта элементов. Это свидетельствует о её способности к логическому мышлению на основе аналогий, что открывает новые перспективы для применения LLM в области искусственного интеллекта и когнитивных наук.