定义边界：大型语言模型任务可行性光谱

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了大型语言模型（LLMs）在处理超出其知识和能力的查询时常常产生错误或虚假响应的问题。通过系统概念化不可行任务，提供正式定义和分类，开发新的数据集并评估多种LLMs在任务可行性上的表现。本研究的实验结果验证了改进训练方法的有效性，展现了优化LLMs操作边界的潜在方向。

该研究评估了大型语言模型在逻辑推理、空间智能和语言理解方面的局限性，发现它们在处理人类轻松任务时存在限制。研究强调了提示工程和更好的训练方法的重要性，并强调了将大型语言模型与人类推理和常识连接起来的必要性。该研究为未来的研究提供了增强新模型实用性和可靠性的途径。

大型语言模型 提示工程 空间智能 语言理解 逻辑推理
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