Why Cannot Large Language Models Ever Make True Correct Reasoning?
作者: Jingde Cheng
分类: cs.AI, cs.LO
发布日期: 2025-08-14 (更新: 2025-08-16)
备注: 8 pages. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2412.12408
💡 一句话要点
探讨大型语言模型无法实现真实推理能力的原因
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理能力 AIGC工具 逻辑推理 统计模式
📋 核心要点
- 核心问题：当前对大型语言模型推理能力的过度宣传，掩盖了其在真实推理方面的根本缺陷。
- 方法要点：论文通过分析LLMs的工作原理，指出其推理能力的局限性，强调这些模型无法进行真正的逻辑推理。
- 实验或效果：虽然论文未提供具体实验数据，但强调了LLMs在推理能力上的固有缺陷，未能提出有效的解决方案。
📝 摘要（中文）
随着基于大型语言模型（LLMs）的AIGC工具的应用进展，许多AI专家和非专业人士开始热议LLMs的“推理能力”。作者认为，这种所谓的“推理能力”只是对模糊概念的误解。本文旨在阐明，由于其工作原理的根本限制，LLMs永远无法具备真实的推理能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是大型语言模型在推理能力上的局限性。现有方法过于依赖模型的表面表现，未能深入分析其内在机制的缺陷。
核心思路：论文的核心思路是通过揭示LLMs的工作原理，论证其无法实现真正的推理能力。作者认为，LLMs的推理能力是基于统计模式，而非逻辑推理。
技术框架：整体架构包括对LLMs的工作原理的分析，主要模块包括模型的输入处理、输出生成及其内部机制的探讨。
关键创新：论文的关键创新在于对LLMs推理能力的批判性分析，指出其在逻辑推理方面的根本缺陷，与现有方法的本质区别在于对推理能力的重新定义。
关键设计：论文未涉及具体的参数设置或网络结构，而是集中于理论分析，强调了对推理能力的误解和模型的统计性质。
📊 实验亮点
论文强调了大型语言模型在推理能力上的固有缺陷，指出其无法进行真正的逻辑推理，尽管未提供具体的实验数据，但为后续研究提供了重要的理论基础。
🎯 应用场景
该研究对理解大型语言模型的局限性具有重要意义，尤其是在需要逻辑推理的应用场景中，如法律、医学和科学研究等领域。未来，研究者可以基于此分析，探索更具推理能力的模型设计。
📄 摘要（原文）
Recently, with the application progress of AIGC tools based on large language models (LLMs), led by ChatGPT, many AI experts and more non-professionals are trumpeting the "reasoning ability" of the LLMs. The present author considers that the so-called "reasoning ability" of LLMs are just illusions of those people who with vague concepts. In fact, the LLMs can never have the true reasoning ability. This paper intents to explain that, because the essential limitations of their working principle, the LLMs can never have the ability of true correct reasoning.