Premise Order Matters in Reasoning with Large Language Models

この論文「Premise Order Matters in Reasoning with Large Language Models」では、大規模言語モデルの推論性能において、前提の順序が重要であることを発見しました。具体的には、推論タスクにおいて前提を最適な順序で提示すると、モデルの精度が大幅に向上することを示しています。この研究は、前提の順序を変えるだけで性能が30%以上低下することも観察しました。詳細はarXivのページでご覧ください。