más allá de la generación de texto: evaluando la capacidad de los modelos de lenguaje grandes para razonar lógicamente y seguir reglas estrictas
Autores: Han, Zhiyong; Battaglia, Fortunato; Mansuria, Kush; Heyman, Yoav; Terlecky, Stanley R.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
más allá de la generación de texto: evaluando la capacidad de los modelos de lenguaje grandes para razonar lógicamente y seguir reglas estrictas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Interés creciente
Grandes modelos de lenguaje
Razonamiento lógico
Cumplimiento de reglas
Rompecabezas de escalera de palabras
Consideraciones éticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 28
Citaciones: Sin citaciones
El creciente interés en los modelos avanzados de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT ha generado un debate sobre la mejor forma de utilizarlos en diversas actividades humanas. Sin embargo, un tema descuidado en el debate sobre las aplicaciones de LLMs es si pueden razonar lógicamente y seguir reglas en contextos novedosos, lo cual es fundamental para nuestra comprensión y aplicaciones de LLMs.
Descripción
El creciente interés en los modelos avanzados de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT ha generado un debate sobre la mejor forma de utilizarlos en diversas actividades humanas. Sin embargo, un tema descuidado en el debate sobre las aplicaciones de LLMs es si pueden razonar lógicamente y seguir reglas en contextos novedosos, lo cual es fundamental para nuestra comprensión y aplicaciones de LLMs.