Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLMEval-Logic: A Solver-Verified Chinese Benchmark for Logical Reasoning of LLMs with Adversarial Hardening

論文の概要: LLMEval-Logic: A Solver-Verified Chinese Benchmark for Logical Reasoning of LLMs with Adversarial Hardening

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19597v1
Date: Tue, 19 May 2026 09:40:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.256851
Title: LLMEval-Logic: A Solver-Verified Chinese Benchmark for Logical Reasoning of LLMs with Adversarial Hardening
Title（参考訳）: LLMEval-Logic: 対向硬化型LCMの論理的推論のためのソルバー検証中国語ベンチマーク
Authors: Ming Zhang, Qiyuan Peng, Yinxi Wei, Yujiong Shen, Kexin Tan, Yuhui Wang, Zhenghao Xiang, Junjie Ye, Zhangyue Yin, Zhiheng Xi, Shihan Dou, Tao Gui, Maxm Pan, Ruizhi Yang, Qi Zhang, Xuanjing Huang,
Abstract要約: 現実的な状況シナリオから構築した中国の論理的推論ベンチマークLLMEval-Logicを提案する。パイプラインのフォワードオーサとエキスパート-オーディット自然言語アイテムは、参照の形式化とともに、Z3による注釈付き回答を検証し、自然言語から形式へのグレーディングのためのエキスパートルーブリックを構築し、クローズドループの逆行ワークフローを通じて選択されたアイテムを硬化させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 69.1037790901185
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Evaluating large language models (LLMs) on natural-language logical reasoning is essential because rule-governed tasks require conclusions to follow strictly from stated premises. Many existing logical-reasoning benchmarks are generated by templating natural-language items from sampled formulas, provide only coarse or unaudited formal annotations, and are now quickly saturated by frontier reasoning models. We present LLMEval-Logic, a Chinese logical reasoning benchmark built from realistic situational scenarios. Its pipeline forward-authors and expert-audits natural-language items together with their reference formalizations, verifies annotated answers with Z3, constructs expert rubrics for natural-to-formal grading, and hardens selected items through a closed-loop adversarial workflow. The benchmark is released in two paired subsets: a 246-item Base subset shipped with 1,400 expert-developed rubric atoms, and a 190-item Hard subset with 938 multi-step sub-questions over closed model spaces. Evaluating 14 frontier LLMs on LLMEval-Logic reveals substantial gaps in current models: the best model reaches only 37.5% Hard Item Accuracy, and even with reference symbols the highest joint Z3+Rubric formalization score among evaluated models reaches only 60.16%. Our benchmark is publicly available at https://github.com/llmeval/LLMEval-Logic.
Abstract（参考訳）: 自然言語の論理的推論に基づく大規模言語モデル (LLM) の評価が不可欠である。多くの既存の論理推論ベンチマークは、サンプル式から自然言語項目をテンプレート化して生成され、粗いあるいは未確認の形式アノテーションのみを提供し、現在ではフロンティア推論モデルによって急速に飽和している。現実的な状況シナリオから構築した中国の論理的推論ベンチマークLLMEval-Logicを提案する。パイプラインのフォワードオーサとエキスパート-オーディット自然言語アイテムは、参照の形式化とともに、Z3による注釈付き回答を検証し、自然言語から形式へのグレーディングのためのエキスパートルーブリックを構築し、クローズドループの逆行ワークフローを通じて選択されたアイテムを硬化させる。ベンチマークは2組のサブセットでリリースされている: 246-item Base サブセットは1,400個の専門家によって開発されたルーリック原子で出荷され、190-item Hard サブセットは938個の閉モデル空間上で多重ステップのサブクエストを持つ。 LLMEval-Logic 上で 14 のフロンティア LLM を評価すると、現在のモデルでは、最良のモデルが37.5%のハードアイテム精度にしか達せず、参照シンボルでさえ、評価されたモデルの中で最高のジョイント Z3+Rubric の形式化スコアが 60.16% にしか達していない。私たちのベンチマークはhttps://github.com/llmeval/LLMEval-Logicで公開されています。

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