論文の概要: Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09100v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 09:19:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:28.070835
• Title: Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける論理的推論
• Authors: Hanmeng Liu, Zhizhang Fu, Mengru Ding, Ruoxi Ning, Chaoli Zhang, Xiaozhang Liu, Yue Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における論理的推論の最近の進歩を合成する。 LLMにおける論理的推論の範囲、理論的基礎、および推論の習熟度を評価するために使用されるベンチマークについて概説する。 このレビューは、AIシステムにおける論理的推論を強化するためのさらなる調査の必要性を強調し、今後の方向性を結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.06712393613964
• License:
• Abstract: With the emergence of advanced reasoning models like OpenAI o3 and DeepSeek-R1, large language models (LLMs) have demonstrated remarkable reasoning capabilities. However, their ability to perform rigorous logical reasoning remains an open question. This survey synthesizes recent advancements in logical reasoning within LLMs, a critical area of AI research. It outlines the scope of logical reasoning in LLMs, its theoretical foundations, and the benchmarks used to evaluate reasoning proficiency. We analyze existing capabilities across different reasoning paradigms - deductive, inductive, abductive, and analogical - and assess strategies to enhance reasoning performance, including data-centric tuning, reinforcement learning, decoding strategies, and neuro-symbolic approaches. The review concludes with future directions, emphasizing the need for further exploration to strengthen logical reasoning in AI systems.
• Abstract（参考訳）: OpenAI o3やDeepSeek-R1のような高度な推論モデルの出現に伴い、大きな言語モデル(LLM)は顕著な推論能力を示した。 しかし、厳密な論理的推論を行う能力は未解決の問題である。 この調査は、AI研究の重要な領域であるLSMにおける論理的推論の最近の進歩を合成する。 LLMにおける論理的推論の範囲、理論的基礎、および推論の習熟度を評価するために使用されるベンチマークについて概説する。 データ中心のチューニング,強化学習,復号化戦略,ニューロシンボリックアプローチなど,さまざまな推論パラダイム – 帰納的,帰納的,帰納的,類推的 – にまたがる既存の能力を分析し,推論性能を高めるための戦略を評価する。 このレビューは、AIシステムにおける論理的推論を強化するためのさらなる調査の必要性を強調し、今後の方向性を結論付けている。

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