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English(EN) Why LLMs are terrible at chess (and what I did about it)

开发者发现大型语言模型在像国际象棋这样的基于规则的领域存在困难

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

像GPT-4和Claude这样的大型语言模型在国际象棋等基于规则的领域存在困难，因为它们将游戏状态处理为文本字符串，而不是理解底层规则。这导致它们对游戏合法性和棋局做出自信但错误的断言。为了解决这个问题，一位开发者创建了aichess.guru，一个AI国际象棋教练，它将大型语言模型的作用限制为通信层，使用chess.js等确定性库处理游戏逻辑，并使用Stockfish进行评估。大型语言模型的功能仅限于用通俗的英语解释这些引擎验证过的事实，从而防止它生成不正确的游戏状态或走法。 AI

影响 强调了在处理基于规则的任务时需要确定性系统，而大型语言模型仅作为通信层。

排序理由 开发者描述了大型语言模型在特定领域的实际应用和局限性。

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开发者发现大型语言模型在像国际象棋这样的基于规则的领域存在困难

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Chapri ·

    为什么大型语言模型在国际象棋方面表现糟糕（以及我对此做了什么）

    <p>Ask GPT-4 or Claude to play a real game of chess and it will, with total confidence, try to move a knight like a bishop. Or capture its own queen. Or castle out of check. I've watched a frontier model announce "checkmate" on a board where the king had four legal escape squares…

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