大型语言模型（LLM），如 GPT-4，不具备与人类相同的推理能力。相反，它们通过识别训练数据中的模式来模拟推理。当你向 LLM 提问时，它并非通过形成抽象概念或逻辑推导来生成响应，而是基于其训练数据预测最可能出现的词语序列。例如，如果你让它解决一个数学问题，它不会逐步进行计算，而是依赖于在其训练数据中识别类似的题目和解法。这意味着 LLM 可以在特定情境下模仿推理，但缺乏真正的理解或意图。
LLM 能够处理看似需要推理的任务，因为它们接触过大量包含问题解决示例的文本。例如，如果你要求 LLM 调试一段代码，它可能会通过将其代码结构与训练数据中的模式（如在公共代码库中常见的语法错误或逻辑缺陷）进行匹配来建议修复方法。同样，在回答因果关系问题时（例如，“为什么气球被刺破会爆炸？”），模型会借鉴其在教科书或文章中遇到的解释。然而，这并非真正的因果推理，而是基于数据相关性的统计近似。模型并非“理解”相关的物理原理，而是在复现与问题情境相符的文本。
开发者应将 LLM 视为可协助完成推理类任务的工具，但需要仔细验证。例如，LLM 可能会生成看似合理的编程问题解决方案，但如果训练数据缺乏相关示例，可能会引入细微错误。同样，在逻辑谜题中（例如，“爱丽丝比鲍勃高；鲍勃比卡罗尔高。谁最高？”），模型通常能成功解决，因为这类模式在训练数据中很常见，但如果谜题结构新颖或需要超出记忆模式的多步推理，它可能会失败。实践中，LLM 与人工监督、领域特定工具（如编译器或计算器）或强制执行逻辑约束的结构化系统结合使用时效果最佳。它们的优势在于模式识别，而非独立推理。