新突破：北大清华携手展示大模型逻辑推理能力
发布时间：2025-05-08 10:35:41 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：24 次
在当前人工智能领域，大语言模型（LLMs）取得了显著成就，但其逻辑推理能力依然显得不足。为了提升这一能力，来自北京大学、清华大学、阿姆斯特丹大学、卡内基梅隆大学以及阿布扎比的 MBZUAI 等五所高校的研究人员，联合发布了《Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey》综述论文，聚焦于逻辑推理的两大关键问题:逻辑问答和逻辑一致性。
研究表明，大语言模型在处理复杂逻辑推理时存在明显的短板。例如，在逻辑问答任务中，当给定一系列前提时，模型往往无法生成正确的答案。以 “钉子能否导电” 为例，模型需理清 “钉子是铁制成的，铁是金属，金属可以导电” 等推理链，才能得出 “假” 的结论。然而，研究发现 LLaMA 模型在相关任务上的准确率仅为33.63%，稍高于随机猜测的水平。
逻辑一致性是另一个亟待解决的问题。大模型在回答不同问题时，常常出现自相矛盾的情况。例如，某模型可能对 “喜鹊是鸟吗?” 和 “鸟有翅膀吗?” 都回答 “是”，但却对 “喜鹊有翅膀吗?” 回答 “否”，这显然是逻辑上的矛盾。这种不一致性引发了人们对大模型可靠性的担忧，特别是在医疗、法律等高风险领域的应用。
为了提升大模型的逻辑推理能力，研究者们提出了几种方法:首先，基于外部求解器的策略将自然语言问题转化为符号语言，利用求解器进行推理;其次，通过精心设计的提示词，帮助模型在回答时明确逻辑推理链;最后，预训练和微调方法则引入高质量的逻辑推理样本，来增强模型的训练效果。这些方法旨在确保大模型在推理过程中能够保持一致性和可靠性，增强其在实际应用中的可信度。
在未来的研究中，学者们还计划扩展模型的应用范围，探索如何处理模态逻辑及不确定性，以进一步提高大模型的逻辑推理能力。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.15652
2025年5月7日，北京大学、清华大学联合阿姆斯特丹大学、卡内基梅隆大学、MBZUAI等高校的研究人员，共同发布了关于大模型逻辑推理能力的最新综述论文《Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey》。
研究背景与挑战
当前大语言模型（LLMs）在自然语言处理任务中取得了显著成就，但在逻辑推理能力方面仍存在明显不足。主要问题集中在两个方面：
-
逻辑问答：模型在给定前提和约束条件下进行复杂推理时，难以生成正确答案。例如，对于“钉子能否导电”的问题，模型需要推理出“钉子是铁制成的，铁是金属，金属可以导电”这一逻辑链，但目前LLaMA模型在相关任务上的准确率仅为33.63%，仅略高于随机猜测。
-
逻辑一致性：模型在回答不同问题时容易出现自相矛盾的情况。例如，某模型可能对“喜鹊是鸟吗？”和“鸟有翅膀吗？”都回答“是”，但却对“喜鹊有翅膀吗？”回答“否”，这种不一致性严重影响了模型的可靠性。
研究方法与进展
为提升大模型的逻辑推理能力，研究人员提出了多种方法：
-
基于外部求解器的方法：将自然语言问题转化为符号语言，通过外部求解器进行逻辑推理。
-
基于提示的方法：通过设计合理的提示词，帮助模型在回答时明确逻辑推理链。
-
预训练与微调方法：引入高质量的逻辑推理样本，增强模型的训练效果。
此外，研究人员还对逻辑一致性进行了分类，包括否定一致性、蕴涵一致性、传递一致性、事实一致性和复合一致性，并探讨了提升这些一致性的方法。
未来研究方向
论文指出，未来的研究方向包括：
-
扩展模型的模态逻辑推理能力，以处理不确定性命题。
-
开发能同时满足多种逻辑一致性的高效算法。
重要意义
该研究为大语言模型的逻辑推理能力提升提供了系统的理论框架和方法指导，有助于解决模型在复杂推理任务中的不足，增强其在实际应用中的可靠性和可信度。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
