Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey
This survey synthesizes recent advancements in logical reasoning within LLMs, a critical area of AI research.
Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey
1. Research Background
一直以来，逻辑推理是AI和NLP的根本性挑战。近期，预训练大语言模型和他们浮现出的逻辑推理能力收到广泛关注。
随着LLM成为法律分析和科学发现等高精度领域不可或缺的一部分，确保其推理的正确性和可验证性变得越来越重要。因此post-training阶段的LLM的推理在业界和研究领域都引起了极大的兴趣。
该综述重点关注 LLMs 在符号逻辑（symbolic logic）和形式推理（formal reasoning）中的能力，而非泛化的启发式推理（如 Chain-of-Thought, CoT）。
2. Types of Logical Reasoning
2.1 Deductive Reasoning 演绎推理
从一般原则推导出具体结论
- 前提：「所有苹果都是红色的」
- 前提：「这个水果是苹果」
- 结论：「这个水果是红色的」
LLMs在数学和形式逻辑领域常采用这种推理，但难以进行长链推理。
2.2 Inductive Reasoning 归纳推理
由特定观察归纳出一般性结论
- 观察：「已见到的所有天鹅都是白色的」
- 归纳：「所有天鹅都是白色的」
适用于科学发现和数据驱动决策，但LLMs仍存在泛化能力不足的问题。
2.3 Abductive Reasoning 溯因推理
给定观察现象，推测最可能的解释
- 观察：「地面是湿的」
- 可能推测：「刚刚下过雨」
主要用于医学诊断、法律分析等领域，LLMs 在处理不完全信息时较为困难。
2.4 Analogical Reasoning 类比推理
通过比较类似情况推导结论
- 太阳系中的行星围绕太阳旋转
- 类比推理：「彗星可能也遵循类似的轨道」
适用于教育、创新设计等领域，但 LLMs 仍难以真正理解类比的本质。
3. Datasets and Benchmarks
4. Evaluation
4.1 Deductive Reasoning 演绎推理
现有 LLMs 在短推理链上表现不错，但在长推理链上会出现错误累积和泛化能力不足的问题。
4.2 Inductive Reasoning 归纳推理
即使是高级LLMs也很难完成简单的归纳任务，Transformer模型即使经过微调，也无法学习基本的逻辑原理，这表明其归纳推理能力有限。
4.3 Abductive Reasoning 溯因推理
LLMs 难以推导最可能的假设，尤其是在法律、医疗等专业领域中。
4.4 Analogical Reasoning 类比推理
现有研究质疑LLMs是否真正依赖类比推理，而不是统计相关性。LLMs可能只是基于表面特征进行推理，而非真正理解类比关系。
5. Enhancement Methods
四大增强策略：
（1）Data-Centric Approaches 数据驱动的方法
- 专家标注数据集，提高模型的逻辑一致性
- 合成数据集，帮助LLMs学习复杂的逻辑推理模式
- LLM蒸馏数据集
（2）Model-Centric Approaches 模型优化方法
- 指令微调：通过高质量逻辑任务进行微调
- 强化学习：尤其是RLHF可用于优化推理路径
- Inference-Time Decoding
（3）External Knowledge Utilization 外部知识利用
LLMs经常由于幻觉生成错误的答案当执行复杂任务的时候比如逻辑推理，使得结合外部知识来帮助产生正确的答案非常有必要。
- “Logic-Query-of-Thoughts” (LQOT)
（4）Neuro-Symbolic Approaches 神经-符号混合方法
结合深度学习（Neural Networks）和符号推理（Symbolic Reasoning）
6. Discussion
鲁棒性 vs 泛化能力： 现有模型对逻辑任务的适应能力有限，需提升跨领域泛化能力。
可解释性 vs 性能： 神经-符号方法提高可解释性，但会带来计算开销，如何权衡是一个挑战。
评价标准问题： 现有评测标准（如准确率）不足以衡量LLMs的逻辑一致性和严谨性，需要开发更严格的度量指标。 基准必须优先对核心原则（如反证法、倒置法）进行系统测试，而不是针对具体任务的性能进行测试。
未来方向：
- 动态集成神经和符号组件的混合架构，以平衡可扩展性和精确性。
- 多模态推理（Multimodal Reasoning）结合文本、图像、代码等多模态信息，提高推理能力。
- 跨学科合作—利用形式逻辑、认知科学和机器学习的洞察力—对设计系统至关重要。