研究人员调查了在大型语言模型中启用内部“思考”过程如何影响其遵循指令的能力。他们发现，虽然整体性能变化不大，“思考”模式导致了错误模式的显著转变，一些指令得到改善，另一些则恶化。具体来说，涉及规划和协调的任务从思考中受益，而需要精确局部细节的任务则更容易出错。对模型激活的分析表明，在注重精度的任务中，错误更深地嵌入在模型的层中。 AI
影响 揭示了LLM的内部推理机制如何在指令遵循准确性方面导致权衡，影响提示工程和模型评估。
排序理由 这是一篇详细介绍LLM行为研究结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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