挑战 LLMs 的推理能力：揭示 LLMs 中的认知深度的基准测试
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。我们引入了一种新颖的评估范式来评估大型语言模型，这种范式挑战了它们进行元推理。该方法解决了现有的数学问题解决基准测试中存在的关键缺陷，传统上用于评估代理的认知能力。我们的范式将重点从以结果为导向的评估转向更综合的评估，能够有效区分模型之间的认知能力。例如，在我们的基准测试中，GPT-4 的性能比 GPT3-5 准确率高十倍。这种新范式的重要性在于它能够揭示当前基准测试（如...
该研究引入了一种新的评估范式来评估大型语言模型的认知能力，解决了现有基准测试中的关键缺陷，并能够有效区分模型之间的能力差异。研究结果显示，GPT-4的性能比GPT3-5高十倍，揭示了数学模型的训练和评估方法的根本缺陷。研究呼吁在评估语言模型时进行范式转变，并对人工通用智能的讨论做出了贡献。通过推广类似的评估方法，旨在更准确地评估语言模型的认知能力。
