Понимание силлогистических рассуждений в больших языковых моделях: формальный и естественно-языковой подходы
Understanding Syllogistic Reasoning in LLMs from Formal and Natural Language Perspectives
December 14, 2025
Авторы: Aheli Poddar, Saptarshi Sahoo, Sujata Ghosh
cs.AI
Аннотация
Мы исследуем силлогистические рассуждения в больших языковых моделях (LLM) с логической и лингвистической точек зрения. В процессе этого мы изучаем фундаментальные способности LLM к рассуждению и направление развития данной области исследований. Для проведения исследований мы используем 14 крупных языковых моделей и исследуем их способности к силлогистическим рассуждениям с точки зрения символьных выводов, а также понимания естественного языка. Хотя данный механизм рассуждений не является универсальным эмерджентным свойством для всех LLM, безупречные результаты некоторых моделей в символьных операциях заставляют задуматься: не становятся ли LLM все более формальными механизмами рассуждений, вместо того чтобы раскрывать тонкости человеческого мышления.
English
We study syllogistic reasoning in LLMs from the logical and natural language perspectives. In process, we explore fundamental reasoning capabilities of the LLMs and the direction this research is moving forward. To aid in our studies, we use 14 large language models and investigate their syllogistic reasoning capabilities in terms of symbolic inferences as well as natural language understanding. Even though this reasoning mechanism is not a uniform emergent property across LLMs, the perfect symbolic performances in certain models make us wonder whether LLMs are becoming more and more formal reasoning mechanisms, rather than making explicit the nuances of human reasoning.