- 大規模言語モデル（LLMs）が推論や問題解決タスクで印象的な性能を示している。
- 研究者は、LLMsの帰紵的および帰納的推論能力を包括的に調査し、帰紵的推論に関しては優れた性能を示すが、具体的な指示に従うことには限界があることを明らかにした。
- 帰紵的推論は具体的な例を観察し、一般的な結論やパターンを導き出すのに対し、帰紵的推論は一般的な原理や規則から特定の結論を推論する。
- LLMsは帰紵的および帰紵的推論能力を評価するための一連の実験を設計し、SolverLearnerというフレームワークを開発した。
- 研究結果によると、LLMsは例から学び、データのパターンを発見する能力に優れているが、具体的なルールや指示に従う際には苦労することが示された。
研究の結果、LLMsは例から学びデータのパターンを発見する能力に優れている一方で、明示的な指示に従うことには苦労する傾向があります。このことは、LLMsを現実世界のシナリオで使用する際の重要な示唆を与えます。また、SolverLearnerはモデルが入力を出力にマッピングする正しいルールを学習するフレームワークを提供しますが、コードインタープリターなどの検証メカニズムが利用可能な設定でのみ適用可能です。