論文の概要: Less Is More for Multi-Step Logical Reasoning of LLM Generalisation Under Rule Removal, Paraphrasing, and Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06393v2
• Date: Fri, 12 Dec 2025 09:31:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 13:50:28.987687
• Title: Less Is More for Multi-Step Logical Reasoning of LLM Generalisation Under Rule Removal, Paraphrasing, and Compression
• Title（参考訳）: ルール除去, パラフレージング, 圧縮によるLLM一般化のマルチステップ論理的推論
• Authors: Qiming Bao, Xiaoxuan Fu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理において高い性能を達成するが、論理規則系の構造的摂動下での一般化は依然として不十分である。 本研究では,4つの応力試験による推理信頼性の検証を行う制御評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3492355863487275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) achieve strong performance on many natural language tasks, yet their generalisation under structured perturbations of logical rule systems remains insufficiently characterised. We present a controlled evaluation framework that probes reasoning reliability through four stress tests: (1) rule deletion, removing redundant versus essential rules from a multi-step inference chain; (2) contradictory evidence injection; (3) logic-preserving rewrites based on equivalence laws (contraposition, double negation, implication-to-disjunction, De Morgan, identity, and commutativity); and (4) multi-law equivalence stacking that composes 2--5 transformations. Across three representative model families -- BERT, Qwen2, and LLaMA-like models -- all models attain Acc$=1.0000$ on the base split and show no degradation under redundant rule deletion. In contrast, essential rule deletion yields a pronounced decrease to near-chance performance, and injecting explicit contradictions reduces accuracy to 0.0000. Under logic-preserving rewrites, accuracy is largely preserved for single-law transformations with only small degradations in a few cases, whereas multi-law stacking exposes model-dependent sensitivity: BERT matches the base condition, TinyLlama shows only marginal degradation, and Qwen2 exhibits a substantial drop. Overall, the results indicate that contemporary LLMs are generally stable under semantic-preserving reformulations, yet remain brittle to missing or inconsistent evidence and may degrade under composed logical transformations depending on the model family. The proposed framework provides a concise diagnostic tool for isolating these failure modes and for evaluating logical generalisation beyond surface-form variation.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語処理において高い性能を達成するが、論理規則系の構造的摂動下での一般化は依然として不十分である。 本研究の目的は,(1) 規則の削除, 複数段階の推論連鎖からの冗長な規則と必須な規則の除去,(2) 矛盾するエビデンスインジェクション,(3) 等価法則に基づく論理的書き直し(反則, 二重否定, 含意-解離, デモーガン, アイデンティティ, 可換性) (4) 2--5 変換を構成する多義的同値積み重ね, BERT, Qwen2 および LLaMA 様モデルの3つの代表的なモデル-- BERT と Qwen2 と LLaMA 様のモデル--- が, ベース分割で Acc$=1.0000$ のモデルであり, 余剰なルール削除で劣化しないことを示す。 対照的に、本質的な規則の削除は明らかに近チャンス性能に低下し、明示的な矛盾を注入すると精度は0.0000に低下する。 論理保存リライトの下では、精度は少数のケースで小さな劣化しか持たない単一法則変換に対してほとんど維持されるが、マルチ法則の積み重ねはモデル依存の感度を露呈する:BERTは基本条件と一致し、TinyLlamaは限界劣化のみを示し、Qwen2は大幅に低下する。 総じて, 現代LLMは, 意味保存的改革の下では安定でありながら, 欠落や矛盾した証拠に弱いままであり, モデルファミリーによって構成された論理変換の下では劣化する可能性が示唆された。 提案するフレームワークは、これらの障害モードを分離し、表面形状の変化を超えて論理的一般化を評価するための簡潔な診断ツールを提供する。

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