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的演绎推理能力，忽略了归纳和溯因推理在现实世界问题中的重要性。
  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归纳和溯因推理能力。
  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，且不遵循奥卡姆剃刀原则。

📝 摘要（中文）

推理是人工智能系统的核心能力，大型语言模型（LLMs）最近在这方面取得了显著进展。然而，大多数工作只关注演绎推理，这是有问题的，因为其他类型的推理在解决实际问题中也至关重要，但却较少被探索。本文重点评估LLMs的归纳和溯因推理能力。我们引入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。智能体的任务是生成假设，以解释不完整世界模型下的观察结果，从而解决每个推理示例。我们提出了一种新的度量标准，基于奥卡姆剃刀原则来评估假设的质量。我们评估和分析了一些最先进的LLMs。我们的分析表明，LLMs可以在简单的场景中执行归纳和溯因推理，但在复杂的世界模型和产生高质量的假设方面存在困难，即使使用流行的推理增强技术，如上下文学习和RLVR。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）在归纳和溯因推理方面的能力。现有方法主要集中于演绎推理，忽略了现实世界问题中归纳和溯因推理的重要性。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编程的合成数据集InAbHyD，该数据集包含不完整的世界模型和一系列观察结果，要求LLM生成假设来解释这些观察结果。通过评估LLM生成的假设的质量，来衡量其归纳和溯因推理能力。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的假设。

技术框架：InAbHyD数据集生成器允许自定义世界模型的复杂度和观察结果。LLM接收世界模型和观察结果作为输入，输出假设。然后，使用基于奥卡姆剃刀原则的指标评估假设的质量。实验中使用了上下文学习和RLVR等推理增强技术来提高LLM的性能。

关键创新：主要创新点在于提出了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。此外，引入了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。与现有数据集相比，InAbHyD具有可编程性和可控性，可以灵活地调整世界模型的复杂度和观察结果。

关键设计：InAbHyD数据集中的世界模型由一组规则定义，这些规则描述了对象之间的关系和行为。观察结果是世界模型在特定时间点的状态快照。LLM的任务是生成一组假设，这些假设可以解释观察结果，并且与世界模型保持一致。奥卡姆剃刀原则的评估指标通过惩罚假设的复杂性来鼓励模型生成更简洁的解释。具体实现中，假设的复杂性可以通过其长度或包含的规则数量来衡量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在简单的InAbHyD场景中能够进行归纳和溯因推理，但在复杂场景下表现不佳。即使使用上下文学习和RLVR等推理增强技术，LLM在生成高质量假设方面仍然面临挑战。此外，实验还发现LLM倾向于生成复杂的假设，不遵循奥卡姆剃刀原则，这表明LLM在推理过程中可能存在偏差。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更智能、更可靠的人工智能系统，尤其是在需要进行复杂推理和决策的领域，如医疗诊断、故障排除、科学发现等。通过提高LLM的归纳和溯因推理能力，可以使其更好地理解和解释现实世界中的复杂现象，从而做出更准确的预测和决策。此外，InAbHyD数据集可以作为未来研究的基础，促进LLM推理能力的进一步发展。

📄 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.