Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey

随着像OpenAI的o3和DeepSeek-R1这样的高级推理模型的出现，大型语言模型（LLMs）展示了卓越的推理能力。然而，它们执行严谨逻辑推理的能力仍然是一个未解的问题。本综述综合了近期在LLMs逻辑推理方面的进展，这是人工智能研究中的一个关键领域。它概述了LLMs中逻辑推理的范围、理论基础以及用于评估推理能力的基准测试。我们分析了不同推理范式（演绎、归纳、溯因和类比）现有的能力，并评估了提升推理性能的策略，包括以数据为中心的调优、强化学习、解码策略和神经符号方法。最后，本文提出了未来的研究方向，强调需要进一步探索以加强人工智能系统中的逻辑推理能力。

该论文试图评估和增强大型语言模型（LLMs）在逻辑推理方面的能力。它探讨了当前LLMs在不同推理范式下的表现，并寻找提升这些模型逻辑推理能力的方法。这是一个重要的研究问题，因为尽管LLMs已经展示了强大的推理能力，但在严谨的逻辑推理方面仍有不足。

关键思路在于系统地分析现有的LLMs在演绎、归纳、溯因和类比推理中的表现，并提出通过数据驱动调整、强化学习、解码策略优化以及神经符号方法来改进这些模型的逻辑推理能力。相比现有研究，这篇论文更全面地涵盖了多种推理范式，并提出了具体的增强策略。

论文设计了多个实验来评估不同推理范式的性能，使用了多个标准基准测试集如Logical Induction Benchmark等。此外，论文强调了开源代码和数据的重要性，鼓励社区参与进一步的研究。未来值得深入探索的方向包括开发更复杂的推理任务和创建新的评估指标。

最近在这个领域中，相关的研究包括《Neuro-Symbolic AI: The 3rd Wave》, 《Reinforcement Learning for Logical Reasoning Tasks》 和 《Benchmarking Logical Reasoning in Large Language Models》等。这些研究从不同角度探讨了如何提升AI系统的逻辑推理能力。