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英语 LLMs 的代词使用准确度：是推理、重复还是偏见？
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型在处理代词时表现较差，对于新代词和干扰因素的处理能力有限。研究人员呼吁解决这些问题。
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关键要点
- 大型语言模型在代词处理方面表现较差，尤其是新代词和干扰因素的处理能力有限。
- 研究引入了代词使用忠实度任务，以评估模型在代词重用中的表现。
- 研究使用了超过500万个实例的数据集，评估了37个流行的大规模语言模型。
- 模型在没有干扰因素的情况下通常能忠实重用代词，但在处理特定代词时表现显著较差。
- 模型对代词的忠实性不稳健，容易受到干扰，准确性在有干扰句子的情况下显著下降。
- 研究结果显示，现有大型语言模型在推理能力上存在显著差距，呼吁研究人员关注偏见和推理领域的问题。
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