WikiEdge:ArXiv-2311.08516/conclusion

編輯

根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：

1. LLMs在發現邏輯錯誤方面的挑戰：儘管自我修正在提高LLMs的輸出風格和質量方面顯示出了希望，但LLMs在自我修正邏輯或推理錯誤時往往將正確答案變成錯誤的，導致整體性能下降。研究表明，LLMs在發現邏輯錯誤方面存在困難，而不是在糾正已知錯誤方面。
2. LLMs的修正能力：通過使用回溯設置，將錯誤位置的真實信息提供給模型，測試了LLMs的修正能力。結果表明，LLMs的修正能力是可靠的，能夠有效地糾正原本不正確的輸出，同時對原本正確的輸出影響很小。
3. 無需領域內訓練數據即可獲得錯誤位置信息：研究表明，即使沒有領域內的訓練數據，也可以通過訓練小型分類器來獲得更可靠的錯誤位置信息。使用領域外數據訓練的小型分類器比直接提示大型模型表現出更強的錯誤發現性能。
4. BIG-Bench Mistake數據集的發佈：為了促進對LLMs推理錯誤的進一步研究，作者發佈了BIG-Bench Mistake數據集，這是一個包含LLM生成的邏輯錯誤的數據集，旨在幫助研究者更好地定位LLM推理錯誤。

這些結論強調了錯誤發現是LLMs自我修正策略在推理任務中表現不佳的一個重要瓶頸，並展示了通過訓練分類器來克服這一瓶頸的可能性。