Investigating the Robustness of Deductive Reasoning with Large Language Models

📄 arXiv: 2502.04352v2 📥 PDF

作者: Fabian Hoppe, Filip Ilievski, Jan-Christoph Kalo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-02-04 (更新: 2025-08-25)

备注: to be published in ECAI 2025

💡 一句话要点

研究大型语言模型在演绎推理任务中的鲁棒性，并分析不同方法组件的影响。

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

关键词: 大型语言模型 演绎推理 鲁棒性 对抗噪声 反事实陈述

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的演绎推理方法缺乏鲁棒性分析，尤其是在对抗性扰动和反事实陈述的影响下。
  2. 论文提出一个框架，通过对抗噪声和反事实陈述生成扰动数据集，评估不同LLM推理器的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，对抗噪声主要影响自动形式化方法，而反事实陈述对所有方法都有显著影响。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在许多基于推理的自然语言处理任务中取得了令人瞩目的成果，表明其具备一定的演绎推理能力。然而，LLMs在形式化和非形式化方法中，在逻辑演绎任务上的鲁棒性尚不清楚。此外，虽然已经提出了许多基于LLM的演绎方法，但缺乏对它们的设计组件影响的系统研究。为了应对这两个挑战，我们首次研究了基于LLM的形式化和非形式化演绎推理方法的鲁棒性。我们设计了一个包含两类扰动的框架：对抗噪声和反事实陈述，它们共同生成了七个扰动数据集。我们根据LLM推理器的推理格式、形式化语法和错误恢复反馈对其进行组织。结果表明，对抗噪声会影响自动形式化，而反事实陈述会影响所有方法。详细的反馈并没有提高整体准确性，尽管减少了语法错误，这表明基于LLM的方法在有效自我纠正方面面临挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLMs）在演绎推理任务中的鲁棒性。现有的基于LLM的演绎推理方法，尽管在理想情况下表现良好，但在面对现实世界中可能出现的噪声和不确定性时，其性能会显著下降。缺乏对这些方法在不同类型的扰动下的鲁棒性进行系统评估，阻碍了LLM在安全关键领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过引入不同类型的扰动，包括对抗噪声和反事实陈述，来系统地评估LLM在演绎推理任务中的鲁棒性。通过分析不同LLM推理器在这些扰动下的表现，可以深入了解它们的优势和局限性，并为未来的研究提供指导。

技术框架：论文构建了一个包含以下主要模块的框架：1) 数据集生成模块：生成原始的演绎推理数据集。2) 扰动模块：引入对抗噪声和反事实陈述，生成扰动后的数据集。3) LLM推理器模块：包含多种基于LLM的演绎推理方法，例如形式化推理和非形式化推理。4) 评估模块：评估LLM推理器在原始数据集和扰动数据集上的性能。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个系统的框架，用于评估LLM在演绎推理任务中的鲁棒性。2) 设计了两种类型的扰动，对抗噪声和反事实陈述，可以有效地模拟现实世界中的不确定性。3) 对多种基于LLM的演绎推理方法进行了全面的比较分析，揭示了它们在不同扰动下的表现差异。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 对抗噪声的生成方式，例如通过随机替换或插入字符。2) 反事实陈述的生成方式，例如通过修改前提或结论。3) 对LLM推理器的选择，涵盖了不同的推理格式、形式化语法和错误恢复机制。4) 评估指标的选择，包括准确率、语法错误率等。

🖼️ 关键图片

img_0

📊 实验亮点

实验结果表明，对抗噪声对自动形式化方法的影响较大，而反事实陈述对所有方法都有显著影响。详细的反馈机制虽然可以减少语法错误，但并没有显著提高整体准确率，表明LLM在自我纠正方面仍面临挑战。例如，在引入反事实陈述后，所有方法的准确率平均下降了10%-20%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在安全关键领域的可靠性，例如医疗诊断、金融风险评估和法律推理。通过提高LLM在面对噪声和不确定性时的鲁棒性，可以减少错误决策的风险，并增强人们对LLM的信任。未来的研究可以进一步探索更复杂的扰动类型和更有效的鲁棒性提升方法。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have been shown to achieve impressive results for many reasoning-based NLP tasks, suggesting a degree of deductive reasoning capability. However, it remains unclear to which extent LLMs, in both informal and autoformalisation methods, are robust on logical deduction tasks. Moreover, while many LLM-based deduction methods have been proposed, a systematic study that analyses the impact of their design components is lacking. Addressing these two challenges, we propose the first study of the robustness of formal and informal LLM-based deductive reasoning methods. We devise a framework with two families of perturbations: adversarial noise and counterfactual statements, which jointly generate seven perturbed datasets. We organize the landscape of LLM reasoners according to their reasoning format, formalisation syntax, and feedback for error recovery. The results show that adversarial noise affects autoformalisation, while counterfactual statements influence all approaches. Detailed feedback does not improve overall accuracy despite reducing syntax errors, pointing to the challenge of LLM-based methods to self-correct effectively.