对LLMs（Large Language Models）从数据中推理的学习方式进行研究

在最近的Twitter帖子中，Aidan Gomez分享了一篇与Laura Ruis合著的预印本，深入探讨了大型语言模型（LLMs）的学习机制。这篇预印本挑战了关于LLMs如何发展推理能力的理解，质疑这些模型是否仅仅是从大量的参数化知识库中检索答案。这个讨论非常重要，因为它触及了人工智能研究的核心，可能重新塑造我们对机器如何模仿认知过程的看法。对于那些对人工智能和机器学习的复杂性感兴趣的人来说，这篇预印本可能会为围绕LLMs能力的辩论提供新的视角。- Aidan Gomez和Laura Ruis讨论了LLMs（语言和学习模型）如何从数据中学习推理。 - 他们质疑LLMs是否从参数化知识中检索答案。 - 他们有一篇新的预印本探讨了这个主题。