InductionBench: LLMs Fail in the Simplest Complexity Class

📄 arXiv: 2502.15823v4 📥 PDF

作者: Wenyue Hua, Tyler Wong, Sun Fei, Liangming Pan, Adam Jardine, William Yang Wang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.FL

发布日期: 2025-02-20 (更新: 2025-05-13)

备注: 25 pages, 10 figures, more details including examples and prompts are added

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

InductionBench：揭示大语言模型在最简单复杂度类上的归纳推理缺陷

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

关键词: 归纳推理 大型语言模型 基准测试 复杂度类 子正则函数 推理能力 InductionBench

📋 核心要点

  1. 现有基准侧重演绎推理，忽略了从数据中学习规则的归纳推理能力。
  2. 提出InductionBench基准，专门评估LLMs在子正则函数层级结构上的归纳能力。
  3. 实验表明，即使是最先进的LLMs也难以掌握最简单的复杂度类，存在归纳推理缺陷。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理方面表现出显著的进步，并且现有的许多基准测试已经被诸如o1和o3之类的模型完全或部分地解决。然而，这些基准测试中的大多数都强调演绎推理，包括数学和编码任务，在这些任务中，数学公理或编程语法等规则被明确定义，LLMs可以基于这些规则进行规划并应用它们来得出解决方案。相比之下，归纳推理，即从观察到的数据中推断出潜在的规则，仍然较少被探索。这种归纳过程是科学发现的核心，因为它使研究人员能够从经验观察中提取一般原则。为了评估LLMs是否具备这种能力，我们引入了InductionBench，这是一个新的基准，旨在评估LLMs的归纳推理能力。我们的实验结果表明，即使是最先进的模型也难以掌握子正则函数层级结构中最简单的复杂度类，突显了当前LLMs在归纳推理能力方面的一个显著缺陷。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）的归纳推理能力，即从观察到的数据中推断出潜在规则的能力。现有基准测试主要关注演绎推理，例如数学和编码任务，这些任务依赖于明确定义的规则。然而，科学发现的核心在于归纳推理，而LLMs在这方面的能力尚未得到充分评估。现有方法的痛点在于缺乏专门用于评估LLMs归纳推理能力的基准。

核心思路：论文的核心思路是设计一个专门的基准测试InductionBench，该基准测试涵盖了子正则函数层级结构中最简单的复杂度类。通过评估LLMs在这些简单复杂度类上的表现，可以有效地衡量其归纳推理能力。这种设计思路旨在揭示LLMs在归纳推理方面的潜在缺陷。

技术框架：InductionBench基准测试包含一系列归纳推理任务，这些任务基于子正则函数层级结构。LLMs需要根据给定的输入-输出示例推断出潜在的函数规则。评估过程涉及将LLMs的预测结果与真实函数规则进行比较，从而衡量其归纳推理的准确性。整个框架包括数据生成、任务构建、模型评估等模块。

关键创新：论文的关键创新在于提出了InductionBench基准测试，该基准测试专门用于评估LLMs的归纳推理能力。与现有基准测试不同，InductionBench关注的是从数据中学习规则的能力，而不是应用已知的规则。这种创新使得可以更全面地评估LLMs的推理能力。

关键设计：InductionBench的关键设计在于选择了子正则函数层级结构作为评估LLMs归纳推理能力的基础。子正则函数层级结构包含一系列具有不同复杂度的函数类，从最简单的复杂度类到更复杂的复杂度类。通过评估LLMs在这些函数类上的表现，可以更精细地衡量其归纳推理能力。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最先进的LLMs也难以掌握InductionBench基准测试中最简单的复杂度类。这表明当前LLMs在归纳推理能力方面存在显著缺陷，需要进一步的研究和改进。具体的性能数据和对比基线可以在论文的实验部分找到。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLMs的推理能力，尤其是在需要从数据中学习规则的场景中，例如科学发现、数据分析和机器人学习等领域。未来的研究可以基于InductionBench开发更强大的LLMs，使其能够更好地进行归纳推理，从而解决更复杂的问题。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown remarkable improvements in reasoning and many existing benchmarks have been addressed by models such as o1 and o3 either fully or partially. However, a majority of these benchmarks emphasize deductive reasoning, including mathematical and coding tasks in which rules such as mathematical axioms or programming syntax are clearly defined, based on which LLMs can plan and apply these rules to arrive at a solution. In contrast, inductive reasoning, where one infers the underlying rules from observed data, remains less explored. Such inductive processes lie at the heart of scientific discovery, as they enable researchers to extract general principles from empirical observations. To assess whether LLMs possess this capacity, we introduce InductionBench, a new benchmark designed to evaluate the inductive reasoning ability of LLMs. Our experimental findings reveal that even the most advanced models available struggle to master the simplest complexity classes within the subregular hierarchy of functions, highlighting a notable deficiency in current LLMs' inductive reasoning capabilities. Coda and data are available https://github.com/Wenyueh/inductive_reasoning_benchmark.