Human learners

研究发现：大型语言模型在数学推理中缺乏类人知识结构

一项发表在arXiv上的新研究探讨了大型语言模型（LLMs）是否拥有与人类相似的连贯知识结构，特别是在数学推理方面。研究人员开发了一个基于知识空间理论（KST）的框架来分析八个大型语言模型，并将它们的表现与人类学习者进行了比较。研究结果表明，大型语言模型不遵循类人的知识依赖性，常常未能利用先决知识或在模型之间保持一致的结构。这些缺陷在标准的基于准确率的评估和“大型语言模型作为裁判”的评估中很大程度上是无法察觉的。