Google DeepMind推理团队负责人Denny Zhou为为UC Berkeley的CS294/194-196: LLM Agents 课程做的报告。

pdf下载： dennyzhou.github.io/LLM-Reasoning-Berkeley.pdf

报告探讨了大型语言模型（LLM）在推理方面的关键思想和局限性。文章通过实例分析了LLM在处理简单任务时相较于传统机器学习的优势，尤其是在少量示例学习、推理过程展示、逐步推理等方面。同时，也讨论了LLM在面对无关信息、自我纠错以及前提顺序等方面的局限性，并对未来研究方向提出了建议。