Language Models Do Not Follow Occam's Razor: A Benchmark for Inductive and Abductive Reasoning

📄 arXiv: 2509.03345v1 📥 PDF

作者: Yunxin Sun, Abulhair Saparov

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-09-03

💡 一句话要点

提出InAbHyD基准测试LLM的归纳和溯因推理能力，发现其不遵循奥卡姆剃刀原则

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 归纳推理 溯因推理 奥卡姆剃刀 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有工作主要关注LLM的演绎推理，忽略了在现实世界问题中同样重要的归纳和溯因推理。
  2. 论文提出InAbHyD数据集，用于评估LLM在不完整世界模型下基于观察结果生成假设的能力。
  3. 实验表明，LLM在简单场景下表现良好，但在复杂场景和生成高质量假设方面存在挑战。

📝 摘要（中文）

本文评估了大型语言模型（LLM）的归纳和溯因推理能力，这些能力在解决现实世界问题中至关重要。为此，作者提出了一个可编程的合成数据集InAbHyD，其中每个推理示例都包含一个不完整的世界模型和一组观察结果。智能体的任务是在不完整的世界模型下生成假设来解释观察结果，从而解决每个推理示例。作者还提出了一种新的评估假设质量的指标，该指标基于奥卡姆剃刀原则。对一些最先进的LLM进行了评估和分析，结果表明，LLM可以在简单场景中执行归纳和溯因推理，但在复杂的世界模型和生成高质量假设方面存在困难，即使使用诸如上下文学习和RLVR等流行的推理增强技术也是如此。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在归纳和溯因推理方面的能力。现有方法主要集中在演绎推理上，忽略了归纳和溯因推理在解决现实世界问题中的重要性。此外，缺乏专门用于评估LLM这两种推理能力的基准数据集。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可控的合成数据集，允许研究人员系统地评估LLM在不同复杂程度的世界模型和观察条件下的推理能力。通过设计InAbHyD数据集，可以精确控制世界模型的复杂性、观察结果的类型和数量，从而更深入地了解LLM的推理局限性。同时，引入基于奥卡姆剃刀原则的评估指标，鼓励模型生成更简洁、更合理的假设。

技术框架：InAbHyD数据集的生成过程是可编程的，允许用户自定义世界模型的规则和观察结果的生成方式。每个推理示例包含以下几个部分：一个不完整的世界模型（定义了实体、关系和规则），一组观察结果（描述了世界的状态），以及一个需要生成的假设（解释观察结果）。评估过程使用基于奥卡姆剃刀原则的指标来衡量假设的质量，该指标倾向于选择最简单的解释。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了InAbHyD数据集，这是一个专门用于评估LLM归纳和溯因推理能力的合成数据集。2) 引入了基于奥卡姆剃刀原则的评估指标，用于衡量假设的质量。与现有方法相比，InAbHyD数据集允许更精细的控制和评估，而奥卡姆剃刀指标则鼓励模型生成更合理的假设。

关键设计：InAbHyD数据集中的世界模型由一组规则定义，这些规则描述了实体之间的关系。观察结果是世界状态的快照，可能包含噪声或不确定性。假设是解释观察结果的一组规则或事实。奥卡姆剃刀指标通过惩罚假设的复杂性（例如，规则的数量）来衡量假设的质量。实验中使用了不同的LLM，并采用了上下文学习和RLVR等技术来提高推理性能。具体参数设置和网络结构取决于所使用的LLM。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在简单的InAbHyD场景中表现出一定的归纳和溯因推理能力，但在复杂场景下性能显著下降。即使使用上下文学习和RLVR等技术，LLM在生成高质量假设方面仍然面临挑战。这表明LLM在理解复杂世界模型和遵循奥卡姆剃刀原则方面存在局限性，需要进一步的研究和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更可靠的AI系统，尤其是在需要进行假设生成和解释的领域，例如科学发现、故障诊断、安全分析等。通过提高LLM的归纳和溯因推理能力，可以使其更好地理解复杂的世界模型，并做出更合理的决策。未来的研究可以探索如何将这些技术应用于实际问题，并进一步提高LLM的推理性能。

📄 摘要（原文）

Reasoning is a core capability in artificial intelligence systems, for which large language models (LLMs) have recently shown remarkable progress. However, most work focuses exclusively on deductive reasoning, which is problematic since other types of reasoning are also essential in solving real-world problems, and they are less explored. This work focuses on evaluating LLMs' inductive and abductive reasoning capabilities. We introduce a programmable and synthetic dataset, InAbHyD (pronounced in-a-bid), where each reasoning example consists of an incomplete world model and a set of observations. The task for the intelligent agent is to produce hypotheses to explain observations under the incomplete world model to solve each reasoning example. We propose a new metric to evaluate the quality of hypotheses based on Occam's Razor. We evaluate and analyze some state-of-the-art LLMs. Our analysis shows that LLMs can perform inductive and abductive reasoning in simple scenarios, but struggle with complex world models and producing high-quality hypotheses, even with popular reasoning-enhancing techniques such as in-context learning and RLVR.