Feb, 2024

作为间接推理器的大型语言模型：自动推理的逆否和矛盾

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TL;DR本文提出了一种新的间接推理（IR）方法，利用逆否命题和矛盾的逻辑来解决事实推理和数学证明等 IR 任务，以加强大型语言模型（LLMs）的推理能力。与传统 DR 方法相比，我们的 IR 方法通过对话模板触发 LLMs 进行基于矛盾推论的 IR 过程来提高推理准确性，并且与 IR 或 DR 单独使用相比，IR 和 DR 结合的方法表现出更高的效果。
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发现论文，激发创造
  • LLM 是否是严格的逻辑推理者？通过对比逐步解码增强自然语言证明生成

    通过引入先进的思维链接策略和分步证明生成对小规模语言模型进行微调，增强了逻辑推理能力，成功提升了语言模型完成复杂推理任务的效果。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型逻辑推理的教学学习

    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

  • A & B == B & A：在大型语言模型中触发逻辑推理失败

    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

  • 语言模型是贪心推理器：对思维链的系统形式分析

    本文通过介绍一种新的合成问答数据集 PrOntoQA，旨在通过对 LLMs 的系统探索，该数据集是通过使用一阶逻辑表示的合成世界模型生成的。作者对 InstructGPT 和 GPT-3 进行了分析，表明 LLMs 能够进行正确的逻辑推理，但在方案规划方面存在困​​难。

    Oct, 2022

  • 语言模型可作为逻辑求解器

    LoGiPT 是一种新颖的语言模型，通过直接模拟逻辑求解器的推理过程并严格遵守求解器的语法规则，绕过分析错误，并在竞争的语言模型上表现出优异的性能。

    Nov, 2023

  • 大型语言模型的逻辑推理能力系统评估

    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

  • 面向关系推理的 LLMs：我们离目标有多远？

    通过对归纳逻辑编程基准测试的深入评估，本研究表明与模型规模较小的神经程序归纳系统相比，最新的大型语言模型在推理能力方面表现较差，无论是使用自然语言提示还是真值矩阵提示，它们在性能和泛化方面都表现较低。

    Jan, 2024

  • 大型语言模型作为软性推理器的系统分析：以三段论推理为例

    我们系统地研究了大型语言模型在选择式推理中的思维方式、背景学习和有监督微调的影响，并考虑了支持或违反世界知识的结论以及具有多个前提的典型推理。我们的结果表明，大型语言模型的行为可以通过认知科学中研究的启发式方式来解释，而背景学习和有监督微调都能提高模型在有效推理上的性能，尽管只有有监督微调能够减少大部分的推理偏差而不损害模型的一致性。

    Jun, 2024

  • 大规模语言模型对于超领域逻辑推理任务的系统评估

    大型语言模型在逻辑推理任务中的泛化性和鲁棒性评估及改善的研究。

    Oct, 2023

  • 基于逻辑驱动数据增强的对比学习，用于文本推理

    该论文提出了基于 AMR-LE 方法的数据增广技术，并使用对比学习训练语言模型，可以在多个 NLP 任务中提高性能表现，包括 ReClor，LogiQA，MNLI，MRPC，RTE，QNLI 和 QQP。

    May, 2023