演繹的推論と帰納的推論の区別無く混在する現代の大規模言語モデル（LLM）評価手法に問題があることが指摘されています。
演繹的推論は一般的な原則から特別な場合を導く思考プロセスで、帰納的推論は個別の事例から一般法則を見出す方法です。
これまでのLLM性能評価は、これらの推論スタイルを明確に分けて評価できていなかったのです。
しかしある研究チームが、この問題を解決するための新しい手法「SolverLearner」を開発しました。
これは帰納的推論を分離して評価するための、革新的な2段階プロセスです。
このフレームワークにより、LLMが数列のようなパターンをどのように理解しているか、より深く評価できるようになるのです。
出典 : 生成AIのプロンプトを最適化できる「たった1つ」のこと、理解すべきは強みと弱み https://www.sbbit.jp/article/cont1/151317
