大模型缺乏基本推理能力？
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文讨论了大型语言模型（LLM）在面对常识问题时的推理能力崩溃，研究强调了当前推理基准无法充分反映模型的真实推理能力和弱点，需要开发新的推理基准。
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延伸解读
AIW问题揭示的推理缺陷
文章指出，大模型在“爱丽丝梦游仙境”问题上表现糟糕，即使给出正确答案也常对错误答案过度自信，并编造看似合理的解释。这表明模型缺乏真正的常识推理能力，而非仅仅知识不足。
现有基准的局限性
研究强调，MMLU、ARC、Hellaswag等标准推理基准无法充分反映模型的真实推理弱点。模型在这些基准上表现优异，却在简单常识问题上崩溃，说明基准需要更新以检测此类缺陷。
干预措施为何无效
加强提示或要求模型重新评估答案等标准干预措施，无法提高模型在AIW问题上的性能。更难的AIW+变体甚至导致更强崩溃，包括GPT-4和Claude 3 Opus，表明问题根深蒂固。
对AI发展的启示
作者呼吁开发新的推理基准，并强调开放可复制的训练管道的重要性。网友评论也指出，LLM可能只是统计数据库而非推理引擎，这提醒我们冷静看待AI能力，避免过度炒作AGI。
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Q&A
大型语言模型在推理能力上存在哪些问题？
大型语言模型在面对简单常识问题时推理能力崩溃，常常给出荒谬的答案。
现有的推理基准为何无法检测大模型的缺陷？
现有的推理基准无法充分反映模型的真实推理能力和弱点，因此无法正确检测缺陷。
什么是爱丽丝梦游仙境（AIW）问题？
AIW问题是一个自然语言任务，考察模型的推理能力，问的是爱丽丝的兄弟有多少个姐妹篇。
大模型在AIW问题上的表现如何？
大多数经过测试的LLM在AIW问题上表现不佳，常常提供错误答案并表现出过度自信。
研究者提出了什么样的新推理基准？
研究者强调需要开发新的推理基准，以更好地检测LLM的缺陷并指导其推理技能的改进。
为什么开放和可复制的训练管道对LLM的重要性？
开放和可复制的训练管道有助于促进领域的分析和进展，确保研究的透明性和可靠性。
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