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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[LLMs]]在发现[[逻辑错误]]方面的挑战'''：尽管自我修正在提高LLMs的输出风格和质量方面显示出了希望，但LLMs在自我修正逻辑或推理错误时往往将正确答案变成错误的，导致整体性能下降。研究表明，LLMs在发现逻辑错误方面存在困难，而不是在纠正已知错误方面。
# '''LLMs的修正能力'''：通过使用回溯设置，将错误位置的真实信息提供给模型，测试了LLMs的修正能力。结果表明，LLMs的修正能力是可靠的，能够有效地纠正原本不正确的输出，同时对原本正确的输出影响很小。
# '''无需领域内训练数据即可获得错误位置信息'''：研究表明，即使没有领域内的训练数据，也可以通过训练小型[[分类器]]来获得更可靠的错误位置信息。使用领域外数据训练的小型分类器比直接提示大型模型表现出更强的错误发现性能。
# '''[[BIG-Bench Mistake]]数据集的发布'''：为了促进对LLMs推理错误的进一步研究，作者发布了BIG-Bench Mistake数据集，这是一个包含LLM生成的逻辑错误的数据集，旨在帮助研究者更好地定位LLM推理错误。
这些结论强调了错误发现是LLMs自我修正策略在推理任务中表现不佳的一个重要瓶颈，并展示了通过训练分类器来克服这一瓶颈的可能性。