本文研究大型语言模型（LLMs）在逻辑推理中的偏见，发现其在复杂推理和否定情况下表现不佳。通过分析多个数据集，提出神经符号化方法以提升推理能力。研究表明，LLMs的成功主要依赖于表面模式，真正的推理能力仍需进一步提升。

通过三段论探索大型语言模型中的推理偏差：来自NeuBAROCO数据集的见解
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