语言模型是贪心推理器：对思维链的系统形式分析
最近发展的大型语言模型 (LLMs) 在各种语言理解任务上表现出色，但它们真正能够对自然语言进行 “推理” 吗？本文综合评估了 LLMS 在涵盖命题逻辑、一阶逻辑和非单调逻辑的 25 种不同推理模式上的逻辑推理能力，并引入了 LogicBench，一个关注单个推理规则使用的自然语言问答数据集，通过使用一系列的连贯思维提示与 GPT-4、ChatGPT、Gemini、Llama-2 和 Mistral 等多个 LLMS 进行详细分析。实验结果表明，现有的 LLMS 在 LogicBench 上表现不佳，尤其在涉及复杂推理和否定的情况下遇到困难，并有时忽视推理所需的上下文信息以得出正确结论。我们认为我们的工作和发现将有助于未来评估和提升 LLMS 的逻辑推理能力。
Apr, 2024
通过探索不同的思维链和验证推理过程中的各个步骤，我们提出了三个模型应遵循的原则（相关性、数学准确性和逻辑一致性），并将这些原则应用于大型语言模型的推理步骤，以提高最终生成结果的准确性。通过使用困惑度作为额外的验证器来引导高质量解决方案的生成，我们在 4 种不同类型的推理任务上评估了我们的方法，涵盖了共计 9 个不同的数据集。实验证明，我们的方法始终优于基准生成，并且在 9 个数据集中的 6 个数据集中，优于最佳的 N 个采样方法。
Apr, 2024
本文研究了大型语言模型（LLMs）的能力，特别关注于推进链式思维提示的理论理解。我们探究了如何有效诱导 LLMs 生成连贯的思维链条。为实现此目标，我们引入了一个适用于自然语言生成的两级分层图模型。在这一框架下，我们建立了一个具有吸引力的几何收敛率，用于衡量 LLMs 生成的思维链条与真实语言起源的思维链条之间的相似度。我们的发现为 LLMs 能够产生正确的思维序列提供了理论上的证明（潜在地）解释了在需要推理技能的任务中性能提升的原因。
Oct, 2023
我们引入了 LogicAsker，它是一种自动方法，全面评估和改进基于命题和谓词逻辑的大型语言模型的逻辑推理能力，并揭示了 LLM 未能学好的逻辑规则。我们评估了 LogicAsker 在 GPT-3、ChatGPT、GPT-4、Bard、Vicuna 和 Guanaco 等主要的大型语言模型上，并展示了 LogicAsker 的测试用例在不同 LLM 中发现逻辑推理错误的比率从 25% 到 94% 不等。此外，LogicAsker 的测试用例可以进一步用于设计上下文学习的演示例子，有效提高 LLM 的逻辑推理能力，如 GPT-4 提高了 10%。据我们所知，我们的工作是首次基于测试结果创建提示来有效提高 LLM 的形式推理能力。所有的代码、数据和结果都将被公开以供复制和未来研究。
Jan, 2024
通过对大型语言模型的研究，我们发现它们在逻辑推理方面存在缺陷，导致其在任务解决中产生反事实的答案。为了解决这个问题，我们提出了多种策略，赋予大型语言模型逻辑推理能力，从而使其能够在不同场景中生成更符合逻辑的答案。我们还通过构建一个综合数据集 (LMM-LR) 对该方法进行了评估和预训练。在不同任务上进行了广泛的定量和定性分析，验证了通过逻辑训练大型语言模型的有效性和必要性，并为将来的工作提供了启示。
Oct, 2023
通过串联使用微调语言模型进行多步推理的方法，可以解决大型语言模型的单次调用限制，提高多步问题的性能和可解释性。该方法在多步逻辑推导和科学问题回答方面表现优于基线模型，并生成可由用户检查的有效推理过程。
Aug, 2022
本研究探讨大型语言模型在自然语言推理任务上的表现。通过使用少量样本指导大型语言模型进行任务适应，以及可应用于多个任务的可重用的知识模块，结合逻辑形式输入的答案程序，实现了在多项 NLP 基准测试上的最新性能，包括 bAbI，StepGame，CLUTRR 和 gSCAN，并成功解决了机器人规划任务，而大型语言模型单独无法解决。
Jul, 2023
在这篇论文中，我们通过探索一种机械化方法来回答语言模型在多步推理任务中是通过抄袭预训练语料库中记忆的答案还是通过多步推理机制来完成这些任务的疑问。我们引入了一种新的探测方法（称为机械化探测器），从模型的注意力模式中恢复推理树，用于分析两个语言模型：GPT-2 在一个合成任务（第 k 个最小元素）上以及 LLaMA 在两个简单的基于语言的推理任务（ProofWriter 和 AI2 推理挑战）上。我们展示了机械化探测器能够在大多数示例中从模型的注意力中检测到推理树的信息，这表明在许多情况下语言模型确实在其架构中经历了一个多步推理的过程。
Oct, 2023