logical deduction | BriefGPT

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MuSR: 对多步软推理进行思维链限制的测试
我们介绍了 MuSR 数据集，这是一个用于评估语言模型在自然语言叙述中进行多步骤软推理任务的数据集，其中数据实例是由神经符号综合生成算法创建的复杂推理实例，同时我们评估了一系列大语言模型和提示技术在该数据集上的表现，并表征了像链式思维这样的
PDF8 months ago
逆转诅咒：基于 “A 是 B” 训练的 LLMs 无法学习到 “B 是 A
该研究揭示了自回归大型语言模型（LLM）中的泛化失败现象，即逆转诅咒，导致逻辑推断的基本失败。通过证据和评估表明 Reversal Curse 在不同模型大小和家族中都是普遍存在的。
PDF9 months ago
多模态知识图谱对齐的实证研究：视觉、推理和对齐
本文提出了一种使用逻辑推理和多模态知识图谱嵌入的新型多模态实体对齐方法 LODEME，它能准确地利用多模态信息，实现对常见多模态知识图谱中图像特征的提取和利用。Lodeme 在包含图像的八个大规模知识图谱对比数据集上实现了最先进的表现。
PDFa year ago
利用大型语言模型进行忠实推理
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。
PDF2 years ago
IJCAI针对软定理证明器的逻辑一致性对抗攻击
通过提出一种新的生成对抗框架 LAVA，我们成功地生成了对抗性攻击，并发现了多个目标模型的全局漏洞，揭示出这些模型的推理能力的不完全掌握与逻辑漏洞，同时我们证明了在生成的样本上进行训练可以提高目标模型的性能。
PDF2 years ago
ACLProofWriter: 对自然语言生成蕴含、证明和阿布达布意见的系统
这篇论文展示了一个名为 ProofWriter 的生成模型，能够可靠地生成一个理论的两个蕴含和支持它们的自然语言证明，具有高精度的缺少检测性能，能够大幅提高神经方法用于自然语言推理的可行性。
PDF4 years ago
IJCAI使用神经演绎程序综合从文档图像中进行一次性信息提取
采用两级神经推理方法和预训练深度神经网络，通过逻辑推理来学习实体和关系，生成抽取方案，从而解决发票、帐单、收据等文档图像信息提取的问题。
PDF5 years ago