Fundamental Reasoning Paradigms Induce Out-of-Domain Generalization in Language Models

📄 arXiv: 2602.08658v1 📥 PDF

作者: Mingzi Cao, Xingwei Tan, Mahmud Akhter, Marco Valentino, Maria Liakata, Xi Wang, Nikolaos Aletras

分类: cs.CL

发布日期: 2026-02-09

💡 一句话要点

通过诱导基本推理范式提升语言模型在域外任务的泛化能力

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

关键词: 大型语言模型 推理范式 域外泛化 演绎推理 归纳推理 溯因推理 符号任务 混合专家模型

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在推理能力方面存在不足，尤其是在面对真实世界的、超出训练范围的任务时，泛化能力较弱。
  2. 论文核心思想是通过在符号任务上训练模型，使其掌握演绎、归纳和溯因这三种基本推理范式，从而提升其泛化能力。
  3. 实验结果表明，该方法在真实世界的域外任务上取得了显著的性能提升，最高可达14.60，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

演绎、归纳和溯因是人类逻辑思维的核心基本推理范式。尽管改进大型语言模型(LLM)的推理能力已引起广泛研究，但这些基本范式在多大程度上能诱导泛化能力尚未得到系统探索。本研究旨在阐明这些核心范式之间的相互作用如何影响LLM的推理行为。为此，我们首先从符号任务中收集了一个新的推理轨迹数据集，每个轨迹都针对三种基本范式之一，以抽象出具体的领域知识。然后，我们研究了将这些技能有效诱导到LLM中的方法。我们试验了一系列方法，包括简单的微调，以及更复杂的方法来增加模型深度，或将密集模型转换为混合专家模型。我们对诱导的模型在真实的域外任务上进行了全面评估，这些任务完全用自然语言表达，并包含真实世界的知识。结果表明，我们的方法产生了强大的泛化能力，并在实际任务中获得了显著的性能提升（高达14.60）。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在特定领域内表现出色，但在面对真实世界的、超出训练范围的任务时，推理能力和泛化能力明显下降。现有的方法往往依赖于特定领域的知识，缺乏对基本推理范式的学习和应用，导致模型难以适应新的环境和任务。

核心思路：论文的核心思路是通过让模型学习演绎、归纳和溯因这三种基本的推理范式，从而提升其在域外任务上的泛化能力。作者认为，这三种推理范式是人类逻辑思维的基础，掌握这些范式可以使模型更好地理解和解决各种问题。

技术框架：整体框架包括以下几个步骤：1)构建一个包含演绎、归纳和溯因三种推理范式的符号任务数据集；2)使用该数据集对大型语言模型进行训练，使其掌握这三种推理范式；3)在真实的域外任务上评估模型的性能。训练方法包括简单的微调，以及增加模型深度或将密集模型转换为混合专家模型等更复杂的方法。

关键创新：论文的关键创新在于将基本推理范式与大型语言模型相结合，通过学习抽象的推理规则来提升模型的泛化能力。与以往侧重于特定领域知识的方法不同，该方法更加注重对通用推理能力的培养。

关键设计：论文的关键设计包括：1)设计了针对演绎、归纳和溯因三种推理范式的符号任务数据集，确保模型能够充分学习这些范式；2)尝试了多种训练方法，包括微调、增加模型深度和混合专家模型，以探索最佳的训练策略；3)在真实的域外任务上评估模型的性能，以验证该方法的实际效果。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，通过诱导基本推理范式，模型在真实的域外任务上取得了显著的性能提升，最高可达14.60。该方法优于传统的微调方法，证明了学习基本推理范式对于提升模型泛化能力的重要性。具体的基线模型和评估指标在论文中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要逻辑推理和泛化能力的自然语言处理任务，例如问答系统、文本摘要、机器翻译等。通过提升模型的推理能力，可以使其更好地理解和处理复杂的语言信息，从而提高任务的准确性和效率。未来，该方法有望被应用于更广泛的人工智能领域，例如机器人控制、智能决策等。

📄 摘要（原文）

Deduction, induction, and abduction are fundamental reasoning paradigms, core for human logical thinking. Although improving Large Language Model (LLM) reasoning has attracted significant research efforts, the extent to which the fundamental paradigms induce generalization has yet to be systematically explored. In this study, we shed light on how the interplay between these core paradigms influences LLMs' reasoning behavior. To this end, we first collect a new dataset of reasoning trajectories from symbolic tasks, each targeting one of the three fundamental paradigms, to abstract from concrete world knowledge. Then, we investigate effective ways for inducing these skills into LLMs. We experiment with a battery of methods including simple fine-tuning, and more complex approaches to increase model depth, or transform a dense model to a mixture-of-experts. We comprehensively evaluate induced models on realistic out-of-domain tasks, that are entirely formulated in natural language and contain real-world knowledge. Our results reveal that our approach yields strong generalizability with substantial performance gains (up to $14.60$) across realistic tasks.