llm-syllogism:用 11000 条 WordNet 三段论评测大模型逻辑推理偏差
limengge426/llm-syllogism · AAAI 2026 Bridge · Do LLMs reason or pattern-match? 11,000 WordNet syllogisms across all 44 forms reveal shared biases in GPT-4o, Gemini, LLaMA, Qwen and DeepSeek.
该项目是 AAAI 2026 Bridge 论文《Consistent Biases in Large Language Models' Syllogistic Reasoning》的配套代码与基准,基于 WordNet 上下位词链自动生成覆盖全部 44 种经典三段论形式的 11000 条评测数据(24 种有效形式 6000 条 + 20 种无效形式 5000 条),并以零样本 JSON 提示查询 GPT-4o、Gemini-2.0-Flash、LLaMA-3.3-70B、Qwen3-Max、DeepSeek-Chat 五个前沿模型。仓库提供三段论生成、提示构造、异步并发多模型调用(带重试、退避与断点续跑)三段式流水线及结果数据,用于考察模型是否在真正推理还是匹配语言表层规律,发现不同模型在难易分布上高度一致(平均成对 Pearson r = 0.886)、普遍偏向接受无效结论(有效 93% vs 无效 56%)以及中项语法位置影响准确率(Figure 3 83.0% → Figure 2 70.2%)。
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