Reasoning Under Uncertainty: Exploring Probabilistic Reasoning Capabilities of LLMs
作者: Mobina Pournemat, Keivan Rezaei, Gaurang Sriramanan, Arman Zarei, Jiaxiang Fu, Yang Wang, Hamid Eghbalzadeh, Soheil Feizi
分类: cs.CL
发布日期: 2025-09-12 (更新: 2025-09-26)
备注: 27 pages, 4 figures
💡 一句话要点
评估LLM在不确定性下的推理能力，揭示其概率推理的优势与局限
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 概率推理 不确定性推理 离散概率分布 模式识别
📋 核心要点
- 大型语言模型在概率推理任务中表现出不一致的行为，缺乏对概率分布的明确理解。
- 通过设计模式识别、最大似然估计和样本生成任务，评估LLM在离散概率分布上的推理能力。
- 实验表明，大型模型在概率推理方面优于小型模型，但在符号表示和上下文长度方面存在局限性。
📝 摘要（中文）
本文全面研究了大型语言模型（LLM）在显式离散概率分布上的推理能力。通过精心设计的三个任务，即模式识别、最大似然估计和样本生成，评估模型在给定概率分布观测值的情况下，对联合分布或条件概率查询的响应。这些任务涵盖了频率分析、边缘化和生成行为等一系列概率技能。实验结果表明，模型性能存在显著的规模效应，较大模型在推理和样本生成方面表现出更强的能力。然而，研究也揭示了LLM的局限性，包括对概率结果表示符号的敏感性，以及随着上下文长度增加超过60%的性能下降。这些结果为理解LLM的概率推理能力提供了详细的认识，并为未来的改进指明了方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在语言理解和生成方面取得了显著的成功，但在处理需要概率推理的任务时，其行为往往不明确且不一致。现有的方法缺乏对LLM在显式概率分布上的推理能力的全面评估，难以确定其在频率分析、边缘化和生成行为等方面的能力。
核心思路：本文的核心思路是通过设计一系列明确的概率推理任务，来系统地评估LLM在处理离散概率分布时的能力。通过观察模型在不同任务上的表现，可以深入了解其概率推理的优势和局限性，从而为未来的改进提供指导。
技术框架：本文采用了一种基于提示（Prompting）的方法，将概率推理任务转化为语言模型可以理解和处理的文本形式。具体来说，研究者首先构建了包含概率分布信息的上下文，然后通过设计特定的查询语句，引导模型进行模式识别、最大似然估计和样本生成等任务。模型的输出被用来评估其概率推理能力。
关键创新：本文最重要的创新在于首次对LLM在显式离散概率分布上的推理能力进行了全面的研究。通过精心设计的任务和评估指标，揭示了LLM在概率推理方面的优势和局限性，为该领域的研究提供了重要的参考。
关键设计：本文的关键设计包括三个方面：一是任务设计，即模式识别、最大似然估计和样本生成任务的选择；二是提示设计，即如何将概率信息和查询语句有效地转化为语言模型可以理解的文本形式；三是评估指标设计，即如何量化模型在不同任务上的表现，并进行比较分析。研究者还考察了不同模型规模、不同符号表示和不同上下文长度对模型性能的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，较大的LLM在概率推理任务中表现优于较小的LLM，尤其是在样本生成方面。然而，所有模型都对概率结果的符号表示敏感，并且随着上下文长度的增加，性能显著下降，降幅超过60%。这些发现揭示了LLM在概率推理方面的优势和局限性，为未来的研究提供了重要的方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升LLM在需要概率推理的实际场景中的表现，例如风险评估、决策支持、医疗诊断等。通过深入了解LLM的概率推理能力，可以更好地利用它们来解决现实世界中的复杂问题，并开发更可靠、更智能的人工智能系统。未来的研究可以进一步探索如何增强LLM的概率推理能力，使其能够更好地处理不确定性。
📄 摘要（原文）
Despite widespread success in language understanding and generation, large language models (LLMs) exhibit unclear and often inconsistent behavior when faced with tasks that require probabilistic reasoning. In this work, we present the first comprehensive study of the reasoning capabilities of LLMs over explicit discrete probability distributions. Given observations from a probability distribution, we evaluate models on three carefully designed tasks, mode identification, maximum likelihood estimation, and sample generation, by prompting them to provide responses to queries about either the joint distribution or its conditionals. These tasks thus probe a range of probabilistic skills, including frequency analysis, marginalization, and generative behavior. Through comprehensive empirical evaluations, we demonstrate that there exists a clear performance gap between smaller and larger models, with the latter demonstrating stronger inference and surprising capabilities in sample generation. Furthermore, our investigations reveal notable limitations, including sensitivity to variations in the notation utilized to represent probabilistic outcomes and performance degradation of over 60% as context length increases. Together, our results provide a detailed understanding of the probabilistic reasoning abilities of LLMs and identify key directions for future improvement.