¿Son buenos o malos Bayesianos los LLM?

Resumen del corpus

El autor sugiere que los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) exhiben un comportamiento que se asemeja a un fallo en el razonamiento bayesiano: tienden a tratar un contraargumento plausible como evidencia a favor de su conclusión en lugar de compararlo con lo que deberían haber esperado. Se plantea si estos modelos deberían moverse hacia o en contra del presentador con probabilidades iguales al recibir evidencia contraria, y si un argumento más débil de lo esperado debería provocar una actualización negativa, aunque no existe un teorema general que lo garantice.