Frontier LLMs Still Struggle with Simple Reasoning Tasks
作者: Alan Malek, Jiawei Ge, Nevena Lazic, Chi Jin, András György, Csaba Szepesvári
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-07-09
备注: 53 pages
💡 一句话要点
前沿大语言模型在简单推理任务上仍面临挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 推理能力 泛化能力 简单推理任务 程序生成数据 unpuzzles数据集 分布外泛化
📋 核心要点
- 现有大语言模型在复杂推理任务上表现出色，但在简单推理任务上却经常失败，暴露了其泛化能力不足的问题。
- 论文通过程序生成一系列参数可控的简单推理任务，并构建了unpuzzles数据集，用于评估和分析LLMs的推理能力。
- 实验结果表明，即使是最先进的LLMs在这些简单任务上仍然表现不佳，并存在统计捷径、中间步骤错误等问题。
📝 摘要（中文）
尽管当前最先进的大语言模型(LLMs)在具有挑战性的数学和编程基准测试中表现出色，展示了高级推理能力，但它们在对人类来说很容易的任务上却经常失败。本文研究了前沿LLMs在一系列“简单”推理问题上的表现。通过扩展先前文献中的工作，我们创建了一套程序生成的简单推理任务，包括计数、一阶逻辑、证明树和旅行计划，这些任务具有可变的参数(例如，文档长度或数学问题中变量的数量)，可以任意增加产生答案所需的计算量，同时保持基本的难度。先前的工作表明，传统的、非思考模型可能会在这些问题上失败，但我们证明，即使是最先进的思考模型也始终在这些问题上失败，并且原因相似(例如，统计捷径、中间步骤中的错误以及处理长上下文的困难)。为了进一步理解模型的行为，我们引入了unpuzzles数据集，这是一个由众所周知的数学和逻辑谜题的简化版本组成的不同的“简单”基准。有趣的是，虽然现代LLMs擅长解决原始谜题，但它们往往在简化版本上失败，表现出与记忆原始谜题相关的几种系统性失败模式。我们表明，即使模型能够解决具有不同描述但需要相同逻辑的问题，也会发生这种情况。我们的结果表明，即使对于简单的推理任务，分布外泛化对于前沿语言模型和新一代思考模型仍然存在问题，并且使任务更容易并不一定意味着性能的提高。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究前沿大语言模型在简单推理任务上的表现。现有方法虽然在复杂任务上取得了进展，但在简单任务上仍然存在泛化能力不足的问题，容易受到统计捷径和上下文长度的影响。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一系列可控的简单推理任务，系统性地评估和分析LLMs的推理能力。通过改变任务的参数，例如文档长度或变量数量，可以在保持基本难度不变的情况下，增加计算量，从而考察模型的鲁棒性。
技术框架：论文主要包含两个部分：一是构建程序生成的简单推理任务，包括计数、一阶逻辑、证明树和旅行计划等；二是构建unpuzzles数据集，该数据集包含经典数学和逻辑谜题的简化版本。然后，使用这些数据集评估前沿LLMs的性能，并分析其失败的原因。
关键创新：论文的关键创新在于构建了一套可控的简单推理任务，可以系统性地评估LLMs的推理能力，并揭示其在简单任务上的局限性。此外，unpuzzles数据集的引入，进一步揭示了LLMs在记忆和泛化方面的不足。
关键设计：在程序生成的推理任务中，关键设计在于参数的可控性，例如文档长度、变量数量等，这些参数可以独立调整，从而控制任务的计算量。在unpuzzles数据集中，关键设计在于对经典谜题的简化，使得模型更容易受到记忆的影响。
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是最先进的LLMs在程序生成的简单推理任务和unpuzzles数据集上仍然表现不佳。例如，模型在解决原始谜题时表现出色，但在简化版本上却经常失败，这表明模型容易受到记忆的影响，并且泛化能力不足。这些结果强调了当前LLMs在简单推理任务上的局限性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和改进大语言模型的推理能力，尤其是在简单推理任务上的泛化能力。通过分析模型在这些任务上的失败模式，可以指导模型的设计和训练，提高其在实际应用中的可靠性和鲁棒性。此外，该研究也为构建更可靠的AI系统提供了理论基础。
📄 摘要（原文）
While state-of-the-art large language models (LLMs) demonstrate advanced reasoning capabilities-achieving remarkable performance on challenging competitive math and coding benchmarks-they also frequently fail on tasks that are easy for humans. This work studies the performance of frontier LLMs on a broad set of such "easy" reasoning problems. By extending previous work in the literature, we create a suite of procedurally generated simple reasoning tasks, including counting, first-order logic, proof trees, and travel planning, with changeable parameters (such as document length. or the number of variables in a math problem) that can arbitrarily increase the amount of computation required to produce the answer while preserving the fundamental difficulty. While previous work showed that traditional, non-thinking models can be made to fail on such problems, we demonstrate that even state-of-the-art thinking models consistently fail on such problems and for similar reasons (e.g. statistical shortcuts, errors in intermediate steps, and difficulties in processing long contexts). To further understand the behavior of the models, we introduce the unpuzzles dataset, a different "easy" benchmark consisting of trivialized versions of well-known math and logic puzzles. Interestingly, while modern LLMs excel at solving the original puzzles, they tend to fail on the trivialized versions, exhibiting several systematic failure patterns related to memorizing the originals. We show that this happens even if the models are otherwise able to solve problems with different descriptions but requiring the same logic. Our results highlight that out-of-distribution generalization is still problematic for frontier language models and the new generation of thinking models, even for simple reasoning tasks, and making tasks easier does not necessarily imply improved performance.