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LLM/生成AIに帰納的推論と演繹的推論とをバランス良く統合させることは可能か? - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今年このブログでは、何度かTransformerなど自己回帰モデルベースのLLM/生成AIには「帰納的推論は出来て... 今年このブログでは、何度かTransformerなど自己回帰モデルベースのLLM/生成AIには「帰納的推論は出来ても演繹的推論が出来ていないが故の問題がある」という議論を扱ってきました。 例えば7月の記事では「世間で広く知られている複雑な論理パズルと、それと同じパズルの一部を改変した『自明』なパズルとのペアを多数用意して、主要なLLM/生成AIのCoT推論エンジンに回答させたところ、自明なパズルの正答率が一貫して元のパズルの正答率よりも低かった」という論文を紹介しました。この論文では「事前学習データに含まれているであろう論理パズルならどれほど複雑でも解けるのに、そのパズルを改変したらどれほど簡単でも解けなくなる」ことから、「LLM/生成AIのCoT推論は基本的には(事前学習データに対する)パターンマッチングに過ぎず、真の論理的推論とはいえない」と主張しています。 また8月の記事では「厳密に




2025/12/05 リンク