Generative Evaluation of Complex Reasoning in Large Language Models

📄 arXiv: 2504.02810v2 📥 PDF

作者: Haowei Lin, Xiangyu Wang, Ruilin Yan, Baizhou Huang, Haotian Ye, Jianhua Zhu, Zihao Wang, James Zou, Jianzhu Ma, Yitao Liang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-03 (更新: 2025-04-25)

💡 一句话要点

提出KUMO：一种生成式评估框架，用于评估大型语言模型中的复杂推理能力。

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

关键词: 大型语言模型 推理能力评估 生成式评估 符号引擎 数据污染

📋 核心要点

  1. 现有公开基准易受污染，无法准确评估LLM的真实推理能力，因为模型可能只是记忆了训练数据中的答案。
  2. KUMO框架结合LLM和符号引擎，动态生成多样且难度可调的多轮推理任务，迫使模型进行泛化而非记忆。
  3. 实验表明，部分LLM在简单推理任务上超越大学生水平，推理规模化的LLM在复杂任务上达到大学生水平，且KUMO评估结果与真实世界基准高度相关。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现出超人的推理能力，但一个关键问题是：LLMs是否真正进行推理，还是仅仅回忆来自其大量网络抓取的训练数据集的答案？ 公开发布的基准一旦被纳入后续的LLM训练集中，便不可避免地受到污染，从而削弱了它们作为可靠评估的价值。 为了解决这个问题，我们引入了KUMO，这是一个生成式评估框架，专门用于评估LLM中的推理能力。 KUMO协同地将LLM与符号引擎相结合，以动态生成多样化的、多轮推理任务，这些任务是部分可观察的，并且难度可调。 通过自动化流程，KUMO不断生成跨开放领域的全新任务，迫使模型展示真正的泛化能力，而不是记忆。 我们在KUMO创建的100个领域的5000个任务上评估了23个最先进的LLM，并将它们的推理能力与大学生进行了基准测试。 我们的研究结果表明，许多LLM在简单的推理任务上已经超过了大学生的水平，并且推理规模化的LLM在复杂的推理挑战中达到了大学生的水平。 此外，LLM在KUMO任务上的表现与新发布的真实世界推理基准上的结果密切相关，突显了KUMO作为一种强大、持久的评估工具的价值，用于评估真正的LLM推理能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型评估基准存在数据污染问题，即模型可能在训练过程中已经见过测试数据，导致评估结果无法真实反映模型的推理能力。此外，现有基准的难度和多样性可能不足以充分测试模型的复杂推理能力。因此，需要一种新的评估方法，能够生成全新的、多样化的、难度可控的推理任务，从而更准确地评估模型的真实推理能力。

核心思路：KUMO的核心思路是利用LLM和符号引擎协同生成推理任务。LLM负责生成任务的上下文和问题，符号引擎负责生成任务的约束条件和答案。通过这种方式，可以生成大量全新的、多样化的推理任务，并且可以控制任务的难度。同时，KUMO采用多轮交互的方式，使得任务更具挑战性，更能考察模型的推理能力。

技术框架：KUMO框架包含以下几个主要模块：1) 任务生成器：利用LLM和符号引擎生成推理任务。2) 任务执行器：将生成的任务提交给待评估的LLM，并记录模型的回答。3) 评估器：根据模型的回答和任务的正确答案，评估模型的推理能力。整个流程是自动化的，可以持续生成新的任务，从而避免数据污染问题。

关键创新：KUMO的关键创新在于其生成式评估方法。与传统的静态基准相比，KUMO可以动态生成全新的推理任务，从而避免数据污染问题。此外，KUMO结合了LLM和符号引擎的优势，可以生成多样化的、难度可控的推理任务。这种生成式评估方法可以更准确地评估LLM的真实推理能力。

关键设计：KUMO在任务生成方面，设计了多种任务类型，例如逻辑推理、数学推理、常识推理等。在任务难度控制方面，KUMO通过调整任务的复杂度和约束条件来控制任务的难度。在评估方面，KUMO采用了多种评估指标，例如准确率、召回率、F1值等。此外，KUMO还设计了多轮交互机制，使得任务更具挑战性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在100个领域的5000个任务上评估了23个最先进的LLM，结果表明，许多LLM在简单的推理任务上已经超过了大学生的水平，并且推理规模化的LLM在复杂的推理挑战中达到了大学生的水平。LLM在KUMO任务上的表现与新发布的真实世界推理基准上的结果密切相关，相关性很高。

🎯 应用场景

KUMO框架可用于评估各种大型语言模型的推理能力，帮助研究人员和开发者了解模型的优势和不足。此外，KUMO还可以用于指导模型的训练，通过生成更具挑战性的训练数据，提高模型的推理能力。该研究对于推动通用人工智能的发展具有重要意义。

📄 摘要（原文）

With powerful large language models (LLMs) demonstrating superhuman reasoning capabilities, a critical question arises: Do LLMs genuinely reason, or do they merely recall answers from their extensive, web-scraped training datasets? Publicly released benchmarks inevitably become contaminated once incorporated into subsequent LLM training sets, undermining their reliability as faithful assessments. To address this, we introduce KUMO, a generative evaluation framework designed specifically for assessing reasoning in LLMs. KUMO synergistically combines LLMs with symbolic engines to dynamically produce diverse, multi-turn reasoning tasks that are partially observable and adjustable in difficulty. Through an automated pipeline, KUMO continuously generates novel tasks across open-ended domains, compelling models to demonstrate genuine generalization rather than memorization. We evaluated 23 state-of-the-art LLMs on 5,000 tasks across 100 domains created by KUMO, benchmarking their reasoning abilities against university students. Our findings reveal that many LLMs have outperformed university-level performance on easy reasoning tasks, and reasoning-scaled LLMs reach university-level performance on complex reasoning challenges. Moreover, LLM performance on KUMO tasks correlates strongly with results on newly released real-world reasoning benchmarks, underscoring KUMO's value as a robust, enduring assessment tool for genuine LLM reasoning capabilities.