Modele językowe nie rozumieją odwrotności: uczą się „A to B", ale nie „B to A"
Badacze z arXiv odkryli, że duże modele językowe (LLM) cierpią na tzw. „klątwę odwrotności". Model wytrenowany na zdaniu „A to B" często nie potrafi wywnioskować, że „B to A". To fundamentalne ograniczenie sugeruje, że LLM-y uczą się wzorców statystycznych, a nie prawdziwych relacji logicznych.
Komentarze
Jeszcze nikt nie skomentował — napisz pierwszy 👇
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!