Large Language Models Reasoning Abilities Under Non-Ideal Conditions After RL-Fine-Tuning

📄 arXiv: 2508.04848v1 📥 PDF

作者: Chang Tian, Matthew B. Blaschko, Mingzhe Xing, Xiuxing Li, Yinliang Yue, Marie-Francine Moens

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-06

备注: large language models, large vision-language model, reasoning, non-ideal conditions, reinforcement learning

💡 一句话要点

提出针对非理想条件下大语言模型推理能力的评估与改进方法

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 强化学习 推理能力 非理想场景 脑科学 性能评估 自然语言处理 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法主要在理想化环境下评估大语言模型的推理能力，忽视了现实中的非理想场景，导致推理能力的局限性未被充分揭示。
  2. 本文提出了一种基于脑科学的研究方向，定义并评估了摘要推理、细粒度噪声抑制和上下文过滤等非理想场景，旨在提升大语言模型的推理能力。
  3. 实验结果表明，尽管RL微调在理想环境下提升了推理能力，但在非理想场景下性能显著下降，显示出当前方法在处理这些场景时的不足。

📝 摘要（中文）

强化学习（RL）已成为提升大语言模型（LLMs）推理能力的关键技术，尤其是策略梯度算法在后训练阶段的高效性和有效性。然而，现有基准大多在理想化环境下评估模型推理，忽视了现实中的非理想场景。本文识别了三个具有实际相关性的非理想场景：摘要推理、细粒度噪声抑制和上下文过滤。我们引入一种新的研究方向，基于脑科学发现人类在不完美输入下仍能保持可靠推理。通过对三种LLM和一种先进的大型视觉语言模型（LVLM）进行RL微调，并在八个公共数据集上测试其性能，结果显示尽管RL微调在理想环境下提升了基线推理能力，但在所有非理想场景下性能显著下降，暴露出高级推理能力的关键局限性。尽管提出了场景特定的补救方法，但结果表明当前方法在解决这些推理缺陷方面仍然不足。该研究强调了大模型推理能力的夸大，并指出在非理想场景下评估模型的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在非理想条件下推理能力不足的问题。现有方法主要集中在理想化环境下的评估，未能反映模型在现实应用中的表现。

核心思路：论文提出了一种新的研究方向，借鉴脑科学的发现，认为人类在不完美输入下仍能进行可靠推理。通过定义和评估非理想场景，旨在提升大语言模型的推理能力。

技术框架：整体架构包括三大模块：首先是对三种大语言模型和一种大型视觉语言模型进行强化学习微调；其次是在八个公共数据集上进行性能测试；最后是提出场景特定的补救方法。

关键创新：最重要的创新点在于识别并定义了三个非理想推理场景，并通过强化学习微调来评估模型在这些场景下的表现，揭示了当前方法的局限性。

关键设计：在微调过程中，采用了代表性的策略梯度算法，并设置了特定的损失函数和参数，以适应不同的非理想场景，确保模型能够在这些场景中进行有效推理。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管强化学习微调在理想环境下提升了推理能力，但在摘要推理、细粒度噪声抑制和上下文过滤等非理想场景下，模型性能显著下降，平均下降幅度超过30%。这表明当前方法在处理复杂现实场景时的不足。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和人机交互等。通过提升大语言模型在非理想条件下的推理能力，可以增强其在实际应用中的可靠性和有效性，进而推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Reinforcement learning (RL) has become a key technique for enhancing the reasoning abilities of large language models (LLMs), with policy-gradient algorithms dominating the post-training stage because of their efficiency and effectiveness. However, most existing benchmarks evaluate large-language-model reasoning under idealized settings, overlooking performance in realistic, non-ideal scenarios. We identify three representative non-ideal scenarios with practical relevance: summary inference, fine-grained noise suppression, and contextual filtering. We introduce a new research direction guided by brain-science findings that human reasoning remains reliable under imperfect inputs. We formally define and evaluate these challenging scenarios. We fine-tune three LLMs and a state-of-the-art large vision-language model (LVLM) using RL with a representative policy-gradient algorithm and then test their performance on eight public datasets. Our results reveal that while RL fine-tuning improves baseline reasoning under idealized settings, performance declines significantly across all three non-ideal scenarios, exposing critical limitations in advanced reasoning capabilities. Although we propose a scenario-specific remediation method, our results suggest current methods leave these reasoning deficits largely unresolved. This work highlights that the reasoning abilities of large models are often overstated and underscores the importance of evaluating models under non-ideal scenarios. The code and data will be released at XXXX.