論文の概要: LogiDynamics: Unraveling the Dynamics of Logical Inference in Large Language Model Reasoning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11176v2
- Date: Wed, 09 Apr 2025 14:54:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-10 16:25:04.136291
- Title: LogiDynamics: Unraveling the Dynamics of Logical Inference in Large Language Model Reasoning
- Title（参考訳）: LogiDynamics: 大規模言語モデル推論における論理推論のダイナミクスの解明
- Authors: Tianshi Zheng, Jiayang Cheng, Chunyang Li, Haochen Shi, Zihao Wang, Jiaxin Bai, Yangqiu Song, Ginny Y. Wong, Simon See,
- Abstract要約: 本稿では、類似推論のための制御された評価環境を導入することにより、探索的アプローチを採用する。
帰納的,帰納的,帰納的,帰納的な推論パイプラインの比較力学を解析する。
仮説選択や検証,洗練といった高度なパラダイムを考察し,論理的推論のスケールアップの可能性を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.58786377307728
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern large language models (LLMs) employ various forms of logical inference, both implicitly and explicitly, when addressing reasoning tasks. Understanding how to optimally leverage these inference paradigms is critical for advancing LLMs' reasoning capabilities. This paper adopts an exploratory approach by introducing a controlled evaluation environment for analogical reasoning -- a fundamental cognitive task -- that is systematically parameterized across three dimensions: modality (textual, visual, symbolic), difficulty (easy, medium, hard), and task format (multiple-choice or free-text generation). We analyze the comparative dynamics of inductive, abductive, and deductive inference pipelines across these dimensions, and demonstrate that our findings generalize to broader in-context learning tasks. Additionally, we investigate advanced paradigms such as hypothesis selection, verification, and refinement, revealing their potential to scale up logical inference in LLM reasoning. This exploratory study provides a foundation for future research in enhancing LLM reasoning through systematic logical inference strategies. Resources are available at https://github.com/HKUST-KnowComp/LogiDynamics.
- Abstract（参考訳）: 現代の大規模言語モデル(LLM)は、推論タスクに対処する際、暗黙的にも明示的にも、様々な論理推論形式を用いる。
これらの推論パラダイムを最適に活用する方法を理解することは、LLMの推論能力を向上させる上で重要である。
本稿では, 基本的認知課題である類似推論のための制御された評価環境を導入し, モダリティ(テキスト, 視覚, 記号), 難易度(容易, 中, ハード), タスク形式(複数選択, 自由テキスト生成)の3次元にわたって体系的にパラメータ化される探索的手法を提案する。
これらの次元にわたる帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・帰納的・推論・パイプラインの比較力学を解析し,本研究の結果がより広範な文脈学習タスクに一般化されることを実証する。
さらに,LLM推論における論理的推論のスケールアップの可能性を明らかにするため,仮説選択や検証,洗練といった高度なパラダイムについても検討する。
この探索的研究は、体系的な論理的推論戦略を通じてLLM推論を強化するための基礎となる。
リソースはhttps://github.com/HKUST-KnowComp/LogiDynamics.comで入手できる。
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