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Normative Reasoning in Large Language Models: A Comparative Benchmark from Logical and Modal Pers...
文章核心总结与翻译一、主要内容文章聚焦大型语言模型(LLMs)的规范推理能力,从逻辑和模态视角展开系统评估。规范推理涉及义务、许可等道义模态,是社会推理的重要分支,对LLM遵循社会伦理法律原则、实现AI对齐至关重要。研究通过构建包含道义逻辑推理(单前提推论)和三段论推理(多前提推论)的数据集,对比LLM在规范推理与认知推理(知识信念相关模态推理)中的表现,同时分析内容一致性、否定表达等非形式因素的影响。结果显示,LLM虽能遵循部分有效推理模式,但在基础规范推理中存在不一致性,会表现出类似人类的认知偏差,且对含否定表达的推理任务挑战较大。二、创新点首次从逻辑形式角度系统评估LLM的规范推理能力,弥补了过往研究侧重内容层面的不足。构建了涵盖规范与认知推理、包含多种逻辑模式和非形式因素的对比数据集,为该领域提供了标准化基准。揭示了LLM在规范推理中与人类认知的差异(如未遵循“规范推理比认知推理更易”的人类认知规律),以及否定表达对推理难度的显著影响。系统对比了零样本、少样本、思维链(CoT)三种提示策略对LLM规范推理表现的影响,为优化推理性能提供了实践参考。三、核心部分翻译(Markdown格式)Abstract规范推理是一种涉及义务、许可等道义模态的推理形式。尽管大型语言模型(LLMs)在各类推理任务中展现出卓越性能,但其处理规范推理的能力
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