Bir LLM (Large Language Model) için aşırı zorlayıcı olan problemler, genellikle aşağıdaki özelliklere sahip olabilir:
-
Çok Adımlı Matematiksel İspatlar ve Derin Mantık Problemleri: Birçok adım gerektiren, sezgisel olmayan, soyut matematiksel işlemler LLM'ler için zorlayıcı olabilir. Örneğin, bir modeli şu soruyla zorlayabilirsiniz:
Problem:
- Bir n-boyutlu karmaşık manifold üzerinde, n formunun (holomorfik) sınırlılık şartları altında, verilen bir Chern sınıfını hesapla ve minimal holomorfik eğri sınıfları oluştur.
Bu tarz problemler, diferansiyel geometri ve kompleks analiz gibi ileri seviyede matematiksel bilgi gerektirir ve LLM modelleri genellikle soyut geometriyi çözmede zorlanır.
-
Bilgi Teorisi ve Hesaplama Karmaşıklığı Problemleri: Özellikle NP-complete problemleri veya P vs NP hipotezini içeren sorular.
Problem:
- Tüm olası Hamilton yollarını bulan bir algoritmayı polinomial sürede tasarla veya bir P=NP ispatı sun.
Bu, çözülmemiş bir problemdir ve modelin matematiksel ispat süreçlerini derinlemesine anlamasını gerektirir.
-
Meta-Seviye Dil Problemleri: LLM'nin kendi sınırlamalarını veya bir LLM'nin dil üzerindeki etkisini matematiksel olarak analiz etmek.
Problem:
- Bir LLM'nin parametre büyüklüğü ile dil öğrenimi arasındaki ilişkiyi bilgi teorisi çerçevesinde modelle ve öğrenim sürecinin hangi parametrelerde çöktüğünü gösteren bir ispat sun.
LLM (Large Language Model) modelleri belirli alanlarda büyük başarılar elde etse de, özellikle aşağıdaki türdeki sorularda hata yapma eğilimindedir:
- LLM modelleri, basit aritmetik işlemleri başarıyla gerçekleştirebilir, ancak karmaşık matematiksel hesaplamalarda (özellikle çok basamaklı sayılarla) sıklıkla hata yaparlar. Bunun nedeni, modellerin sayısal işlemleri doğrudan bir hesaplama motoru gibi değil, dil modeli üzerinden tahmin etmeye çalışmasıdır. Örneğin:
- "123456 x 987654" gibi büyük sayılarla yapılan çarpma işlemleri.
- LLM'ler belirli bir tarihte eğitildikleri için, eğitim sonrası olan olaylar hakkında yanlış veya eksik bilgi verebilirler. Gerçek zamanlı bilgiye erişim yetenekleri olmadığında, güncel olaylarla ilgili sorulara doğru cevap veremeyebilirler. Örneğin:
- "Şu anki Dünya Kupası şampiyonu kimdir?" sorusunda hata yapabilir.
- LLM modelleri, gerçekte var olmayan olayları veya bilgileri doğruymuş gibi sunabilirler. Bu, özellikle tarihi, bilimsel veya teknik sorularda problem yaratabilir. Örneğin:
- "Einstein ve Newton hiç tanıştı mı?" gibi sorularda iki farklı dönemden bilim insanlarını ilişkilendiren hayali bilgiler üretebilir.
- LLM'ler, karmaşık mantıksal veya nedensel zincirleri takip etmekte zorlanabilirler. Basit mantık soruları dışında, uzun ve çok adımlı akıl yürütme gerektiren sorularda hata yapabilirler. Örneğin:
- "Bir tren saatte 80 km hızla gidiyorsa ve bir araba trenin önünde 100 km hızla gidiyorsa, ne kadar sürede araba treni yakalar?" gibi mantık ve matematik içeren problemler.
- Belirsiz veya kasıtlı olarak yanıltıcı şekilde biçimlendirilmiş sorularda hata yapabilirler. Bu tür sorular, modelin anlamsal çelişkileri veya belirsizlikleri çözme kapasitesini test eder. Örneğin:
- "Bir otobüs köprüye çarpıyor, içinde kaç kişi ölüyor?" gibi yanıltıcı biçimlendirilmiş sorular.
- Anlam belirsizliği olan sorular, modellerin hangi anlamı tercih edeceğini bilmemesi nedeniyle yanlış sonuçlar üretebilir. Örneğin:
- "Elmanın yarısı daha küçük mü?" gibi sorular açık olmayan bir anlam taşıdığı için modelin karışmasına neden olabilir.
- LLM'ler, konuşmanın veya diyalogun tamamındaki bağlamı doğru bir şekilde takip etmekte zorluk yaşayabilir. Özellikle uzun veya karmaşık konuşma dizilerinde, önceki bilgilerle tutarlı cevaplar üretmeyebilirler. Örneğin:
- Birkaç turda oluşan bir tartışma sırasında sorulan "bu kimden bahsediyor?" sorusunda, önceki kişiyi doğru hatırlamakta zorlanabilirler.
Bu tür sorular, LLM'lerin bilgi tabanlarının sınırlamaları ve dil üzerinden tahmin yapmalarının doğasından kaynaklanan zorluklarla ilişkilidir.