El reciente avance en el estudio de los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) explora hasta qué punto estas tecnologías logran dominar la lógica formal, específicamente la lógica booleana. Este campo de estudio es relevante dado que la lógica booleana está en la base de otras lógicas también importantes, como la lógica de primer orden o la lógica modal. La reciente investigación aporta una manera de entrenar a los LLMs utilizando datos sintéticos, sustituyendo las demostraciones reales que son escasas en el mundo real.
Los LLMs han demostrado capacidades de razonamiento notables al aprender a generar pruebas válidas a partir de asunciones dadas, valiéndose de mecanismos como el de atención para analizar patrones complejos y producir resultados lógicos válidos. Esto se hace aún más interesante, ya que algunas técnicas como la transformación de plantillas aumentan la habilidad de los modelos al proporcionar variación sintáctica, permitiendo un manejo más efectivo de las expresiones lógicas complejas.
Los entrenamientos y experimentos revelan que aunque los LLMs pueden generar pruebas efectivas para ciertas formulaciones lógicas, su capacidad decrece al enfrentarse a complejidades mayores en las pruebas. Específicamente, si bien alcanzan alta precisión en pruebas cortas, la precisión declina al aumentar la complejidad de las pruebas, un fenómeno que destaca la dificultad inherente de la lógica formal.
Novedosos experimentos revelan un diferencial de rendimiento entre modelos ajustados con principios transformadores y modelos sin tal ajuste, sugiriendo que la intervención en los datos de entrenamiento puede marcar la diferencia significativa en la capacidad de razonamiento de los modelos.
Una conclusión destacada es que, aunque los LLMs muestran potencial, hay límites claros en cuanto a la profundidad del razonamiento y su aplicación a situaciones más complejas. Estos hallazgos abren la puerta a nuevas investigaciones sobre cómo mejorar y aplicar LLMs en tareas de razonamiento que van más allá de la lógica booleana, abarcando aplicaciones reales más complejas y desafiantes.