LLMの推論: 確率的およびアブダクション的な視点

このArXiv論文は、大規模言語モデル（LLM）内の推論の性質を探求し、その確率的およびアブダクション的特徴に焦点を当てています。LLMが実際に行う推論の種類を問いかけることで、LLMに関する一般的な仮定に異議を唱える可能性があります。

• •この論文は、LLMがどのように推論を行うかを分析し、人間の推論との違いを明らかにすると考えられます。
• •単純な入力と出力の分析を超え、確率的側面を検証します。
• •アブダクション的外観は、最良の説明を見つけることに基づく推論の形式を示唆しています。