随着像 OpenAI O3 和 DeepSeek-R1 等先进推理模型的出现,大语言模型(LLMs)展现出了卓越的推理能力。然而,它们在执行严格逻辑推理方面的能力仍然是一个悬而未决的问题。本文综述了大语言模型中逻辑推理的最新进展,这是人工智能研究中的一个关键领域。文章概述了大语言模型中逻辑推理的范围、理论基础以及用于评估推理能力的基准测试。我们分析了不同推理范式下现有的能力——演绎推理、归纳推理、溯因推理和类比推理——并评估了提升推理性能的策略,包括以数据为中心的调优、强化学习、解码策略和神经符号方法。最后,本文展望了未来的研究方向,强调了进一步探索以增强人工智能系统逻辑推理能力的必要性。

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大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型。它不仅能够生成自然语言文本,还能够深入理解文本含义,处理各种自然语言任务,如文本摘要、问答、翻译等。2023年,大语言模型及其在人工智能领域的应用已成为全球科技研究的热点,其在规模上的增长尤为引人注目,参数量已从最初的十几亿跃升到如今的一万亿。参数量的提升使得模型能够更加精细地捕捉人类语言微妙之处,更加深入地理解人类语言的复杂性。在过去的一年里,大语言模型在吸纳新知识、分解复杂任务以及图文对齐等多方面都有显著提升。随着技术的不断成熟,它将不断拓展其应用范围,为人类提供更加智能化和个性化的服务,进一步改善人们的生活和生产方式。
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