长推理链影响LLM对答案事实性的判断

一篇新的研究论文探讨了大型语言模型（LLM）如何判断答案的事实性，特别是在呈现推理链时。研究发现，虽然一些LLM可以利用推理作为证据，但它们常常被流畅但错误的推理所误导。研究强调，推理链的流畅性和事实性都会显著影响LLM的判断，这表明需要更强大的LLM判断器来辨别真实的推理质量。 AI

影响 强调需要更强大的LLM判断器来辨别真实的推理质量，而非表面上的流畅性。

排序理由 在arXiv上发表的研究论文，详细介绍了LLM行为的发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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