Easy Problems That LLMs Get Wrong

我们介绍了一个全面的语言基准测试，旨在评估大型语言模型（LLMs）在逻辑推理、空间智能、语言理解等领域的局限性。通过一系列简单的问题，它揭示了备受推崇的模型在执行人类轻松完成的任务方面存在的显着局限性。它还强调了提示工程在减轻一些错误方面的潜力，并强调了更好的培训方法的必要性。我们的研究结果强调了用人类推理和常识来支撑LLMs的重要性，强调了在企业应用中需要人类参与的必要性。我们希望这项工作为未来的研究提供了铺路，以增强新模型的实用性和可靠性。

论文旨在引入一个全面的语言基准，用于评估大型语言模型在逻辑推理、空间智能和语言理解等领域的局限性。它通过一系列简单的问题，揭示了知名模型在执行人类轻松完成的任务方面的显著限制。

通过Prompt Engineering来缓解一些错误，并强调需要更好的训练方法。研究结果强调了将LLMs与人类推理和常识结合的重要性，强调了在企业应用程序中需要人类参与。

论文使用了一个全面的语言基准来评估大型语言模型在不同领域的表现。研究结果表明，大型语言模型在逻辑推理、空间智能和语言理解等领域存在显著局限性。论文强调了Prompt Engineering的重要性，并提出了一些改进方法。

最近的相关研究包括《The GEM Benchmark: Natural Language Generation, its Evaluation and Metrics》、《Winograd Schema Challenge and Commonsense Reasoning: A Critical Review》等。