Conditional and Modal Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2401.17169v4 📥 PDF

作者: Wesley H. Holliday, Matthew Mandelkern, Cedegao E. Zhang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LO

发布日期: 2024-01-30 (更新: 2024-10-13)

备注: Accepted for The 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024). Final version includes additional models and additional inference patterns

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在条件与模态推理中的局限性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 逻辑推理 条件推理 模态推理 人工智能 认知科学 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在条件和模态推理方面存在明显的逻辑推理错误，影响其应用效果。
  2. 论文通过评估29种LLMs在条件和模态推理中的表现，探讨其推理能力的局限性。
  3. 实验结果表明，即使是表现最好的模型，在模态推理中也存在基本错误，且与人类判断不一致。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）的推理能力是人工智能和认知科学研究的热点。本文研究了29种LLMs在区分逻辑正确推理与逻辑谬误方面的能力，重点关注条件推理和模态推理。这些推理模式对逻辑学家、哲学家和语言学家具有重要意义，因为它们在推理远程可能性方面发挥着核心作用。研究发现，尽管LLMs在零-shot链式思维提示下表现有所改善，但仍存在基本错误，尤其是在模态推理中，且其判断与人类报告的结果不一致。这些结果突显了当前LLMs在基本逻辑推理方面的不足。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在条件和模态推理中的逻辑错误问题。现有方法在处理复杂推理时表现不佳，导致推理结果与人类判断存在差异。

核心思路：论文通过系统评估不同LLMs在条件和模态推理中的表现，分析其推理能力的不足，提出使用零-shot链式思维提示来改善推理结果。

技术框架：研究采用了对29种LLMs的比较评估，设计了特定的推理任务，涵盖条件推理和模态推理的多种模式。每种模型的推理结果与人类判断进行了对比分析。

关键创新：论文的创新在于系统性地评估了多种LLMs在逻辑推理中的表现，揭示了它们在模态推理和条件推理中的一致性问题，填补了相关研究的空白。

关键设计：研究中采用了特定的推理任务设计，设置了零-shot链式思维提示作为实验条件，并对模型的推理结果进行了详细的定量分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所有测试的LLMs在条件和模态推理中均存在基本错误，尤其是在模态推理方面，表现最好的模型仍然存在逻辑不一致的判断。这些发现强调了当前LLMs在逻辑推理能力上的不足，且零-shot链式思维提示虽然有所改善，但仍未能完全解决问题。

🎯 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。通过提高LLMs的推理能力，可以增强其在复杂推理任务中的表现，推动智能系统的智能化发展，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

The reasoning abilities of large language models (LLMs) are the topic of a growing body of research in AI and cognitive science. In this paper, we probe the extent to which twenty-nine LLMs are able to distinguish logically correct inferences from logically fallacious ones. We focus on inference patterns involving conditionals (e.g., 'If Ann has a queen, then Bob has a jack') and epistemic modals (e.g., 'Ann might have an ace', 'Bob must have a king'). These inferences have been of special interest to logicians, philosophers, and linguists, since they play a central role in the fundamental human ability to reason about distal possibilities. Assessing LLMs on these inferences is thus highly relevant to the question of how much the reasoning abilities of LLMs match those of humans. All the LLMs we tested make some basic mistakes with conditionals or modals, though zero-shot chain-of-thought prompting helps them make fewer mistakes. Even the best performing LLMs make basic errors in modal reasoning, display logically inconsistent judgments across inference patterns involving epistemic modals and conditionals, and give answers about complex conditional inferences that do not match reported human judgments. These results highlight gaps in basic logical reasoning in today's LLMs.