SATQuest: A Verifier for Logical Reasoning Evaluation and Reinforcement Fine-Tuning of LLMs

📄 arXiv: 2509.00930v1 📥 PDF

作者: Yanxiao Zhao, Yaqian Li, Zihao Bo, Rinyoichi Takezoe, Haojia Hui, Mo Guang, Lei Ren, Xiaolin Qin, Kaiwen Long

分类: cs.AI, cs.LG, cs.LO

发布日期: 2025-08-31

💡 一句话要点

提出SATQuest以解决LLMs逻辑推理评估与增强问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 逻辑推理 大型语言模型 SAT问题生成 强化微调 评估工具 系统化分析

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在逻辑推理能力评估和增强方面缺乏可控和可扩展的工具，导致系统性分析困难。
  2. SATQuest通过生成多样的逻辑推理问题，采用随机化的SAT问题生成和答案验证，提供了新的评估和微调方法。
  3. 实验表明，使用SATQuest进行强化微调显著提升了LLMs在特定任务上的表现，并在更复杂实例上具有更好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在推理能力上取得了显著进展。然而，系统性评估和增强这些推理能力面临挑战，现有基准和数据集缺乏可控性和可扩展性。为了解决这些问题，本文提出了SATQuest，一个系统化的验证工具，旨在通过从合取范式（CNF）实例生成多样的基于可满足性的逻辑推理问题来评估和增强LLMs的逻辑推理能力。SATQuest在实例规模、问题类型和问题格式三个维度上构建这些问题，采用随机化的SAT问题生成和通过PySAT进行目标答案验证。这种设计减轻了记忆化问题，提供了对推理性能的细致洞察，并支持有效的强化微调。通过对多种LLMs的广泛评估，SATQuest揭示了它们在逻辑推理方面的显著局限性，尤其是在超越熟悉的数学格式方面。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有LLMs在逻辑推理能力评估和增强中的局限性，特别是缺乏可控和多维度分析的工具。现有方法往往无法进行系统性训练或分析，且问题类型和格式过于狭窄。

核心思路：SATQuest的核心思路是通过生成多样的基于可满足性的逻辑推理问题，来系统性地评估和增强LLMs的推理能力。通过结构化问题的维度设计，SATQuest能够提供更细致的推理性能分析。

技术框架：SATQuest的整体架构包括问题生成模块、答案验证模块和评估模块。问题生成模块利用随机化技术生成多样的SAT问题，答案验证模块通过PySAT进行目标答案的验证，评估模块则分析LLMs的推理性能。

关键创新：SATQuest的主要创新在于其多维度问题生成和系统化评估方法，这与现有方法的单一问题类型和格式形成鲜明对比。通过这种设计，SATQuest能够有效减轻记忆化问题，并提供更深入的推理能力分析。

关键设计：SATQuest在问题生成中采用了合取范式（CNF）实例，并通过随机化生成不同规模和类型的问题。答案验证使用PySAT进行高效验证，确保了评估结果的准确性。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用SATQuest进行强化微调后，LLMs在特定逻辑推理任务上的表现显著提升，尤其是在复杂实例上的泛化能力增强。具体而言，某些模型在目标任务上的性能提升幅度达到20%以上，显示出SATQuest在逻辑推理评估中的有效性。

🎯 应用场景

SATQuest可广泛应用于大型语言模型的逻辑推理能力评估与增强，尤其适用于教育、智能问答系统和自动推理等领域。通过提供系统化的评估工具，SATQuest能够帮助研究人员和开发者更好地理解和提升LLMs的推理能力，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable general reasoning capabilities. However, systematically evaluating and enhancing these reasoning capabilities is challenging due to the lack of controllable and scalable tools for fine-grained analysis. Existing benchmarks and datasets often lack the necessary variable control for multi-dimensional, systematic analysis and training, or have narrow problem types and formats. To address these limitations, we introduce SATQuest, a systematic verifier designed to evaluate and enhance logical reasoning in LLMs by generating diverse, Satisfiability-based logical reasoning problems directly from Conjunctive Normal Form (CNF) instances. SATQuest structures these problems along three orthogonal dimensions: instance scale, problem type, and question format, employing randomized, SAT-based problem generation and objective answer verification via PySAT. This design mitigates memorization issues, allows for nuanced insights into reasoning performance, and enables effective reinforcement fine-tuning. Our extensive evaluation of various LLMs using SATQuest identified significant limitations in their logical reasoning, particularly in generalizing beyond familiar mathematical formats. Furthermore, we show that reinforcement fine-tuning with SATQuest rewards substantially improves targeted task performance and generalizes to more complex instances, while highlighting remaining challenges in cross-format adaptation. Through these demonstrations, we showcase SATQuest's potential as a foundational tool and a valuable starting point for advancing LLM logical reasoning.