Quais são as limitações fundamentais dos LLM em raciocínio?

As limitações fundamentais dos LLM (Modelos de Linguagem de Grande Escala) no raciocínio estão relacionadas com a sua arquitetura e treino:

• Falta de compreensão verdadeira: Os LLM geram respostas com base em padrões estatísticos nos dados, não em dedução lógica ou compreensão.

• Memória de contexto limitada: Os modelos têm um tamanho fixo de janela de contexto, o que limita a sua capacidade de considerar cadeias longas de raciocínio.

• Erros em lógica e fatos: O modelo pode criar conclusões plausíveis, mas incorretas ou ilógicas, conhecidas como "alucinações".

• Dificuldades com raciocínios de múltiplas etapas: Tarefas lógicas complexas que requerem aplicação sequencial de regras frequentemente causam erros.

• Dependência dos dados de treino: O modelo não consegue ir além das informações contidas no seu corpus de treino e não possui capacidade de dedução autónoma.

Assim, os LLM são adequados para geração de texto e resolução de problemas baseados em padrões, mas têm limitações no raciocínio lógico profundo e no pensamento crítico.