Eine aktuelle DeepMind-Studie zeigt, dass Sprachmodelle immer noch vor Herausforderungen im Bereich des logischen Schlussfolgerns stehen. Die Forschungsergebnisse belegen, dass die Reihenfolge der Prämissen einen erheblichen Einfluss auf die Leistung von Sprachmodellen bei logischen Schlussfolgerungsaufgaben hat.
Diese Erkenntnis könnte Experten bei der Verwendung von Sprachmodellen für grundlegende Schlussfolgerungsaufgaben wertvolle Hinweise liefern. Eine einfache und effektive Methode zur Verbesserung der Schlussfolgerungsfähigkeit von Sprachmodellen könnte die Änderung der Reihenfolge der Prämissen sein.
