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为了更直观地理解这一现象,研究者借助柏拉图的「洞穴寓言」(Plato’s Allegory of the Cave)。在这个寓言中,人们只能看到投射在墙上的影子,而无法直接感知真实世界,类似于 LLM 只能从训练数据中学习世界的「投影」。如图 1 (a) 所示,训练数据只是现实世界的映射,而 LLM 生成的推理结果正如图 1 (b) 所示,仅是其内部推理过程的「影子」。


当雪球效应出现时,累积信息损失可能超过线性增长,导致推理错误概率随推理路径的增加而快速上升。换句话说,推理链条越长,模型出错的可能性越大,这解释了 LLM 在长链推理任务中为何容易出现偏差。


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