Il ragionamento è essenziale per l’intelligenza umana, e i Large Language Models (LLM), anche se non sono stati esplicitamente addestrati per il ragionamento, talvolta mostrano comportamenti che sembrano ragionamento. Tuttavia, esiste un dibattito su se questi comportamenti riflettano un vero ragionamento astratto o siano il risultato della memorizzazione dei dati di addestramento e del riconoscimento di modelli.
C’è incertezza su come funzioni esattamente il CoT (Catena di Pensieri) e se rifletta un vero ragionamento. Alcuni studi suggeriscono che i LLM possano rappresentare erroneamente il processo di ragionamento nei loro output.
Un’ipotesi è che i LLM risolvano i problemi identificando pattern nei loro dati di addestramento, e questo spiegherebbe perché sono migliori nei compiti simili a quelli che hanno visto durante l’addestramento. Gli esperimenti mostrano che quando i LLM vengono sfidati con compiti “controfattuali” che richiedono abilità di ragionamento astratto in situazioni non viste durante l’addestramento, le loro prestazioni diminuiscono.
In generale, è sempre bene valutare le abilità di ragionamento dei LLM e portare avanti ulteriori ricerche per capire se questi modelli sono in grado di ragionare in modo astratto o se si affidano principalmente alla memorizzazione dei dati di addestramento.
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