BriefGPT - AI 论文速递
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Benchmarking Defeasible Reasoning with Large Language Models: Preliminary Experiments and Future Directions
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内容提要
本研究分析大型语言模型在非单调推理中的能力和局限性，提出了基准测试，通过将可反驳规则转为文本形式，评估ChatGPT的推理表现，并与可反驳逻辑进行比较。
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关键要点
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本研究分析大型语言模型在非单调推理中的能力和局限性。
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提出了一种与可反驳规则推理模式相对应的基准测试。
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通过将可反驳规则转换为适合大型语言模型的文本形式，进行初步实验。
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评估了ChatGPT在非单调规则推理中的表现。
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与可反驳逻辑定义的推理模式进行了比较。
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