DetermLR: Augmenting LLM-based Logical Reasoning from Indeterminacy to Determinacy

📄 arXiv: 2310.18659v2 📥 PDF

作者: Hongda Sun, Weikai Xu, Wei Liu, Jian Luan, Bin Wang, Shuo Shang, Ji-Rong Wen, Rui Yan

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2023-10-28 (更新: 2024-05-26)

备注: Accepted at ACL 2024 Main, Code repo: https://github.com/XiaoMi/DetermLR

💡 一句话要点

提出DetermLR以解决LLM推理中的不确定性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 逻辑推理 推理记忆 不确定性 确定性 条件分类 多步骤推理

📋 核心要点

  1. 现有的LLM推理方法在适应性、精度和历史经验利用方面存在明显不足，限制了其推理能力。
  2. 论文提出DetermLR，通过将推理视为从不确定性到确定性的演变，重新定义了推理过程，并引入了推理记忆机制。
  3. 实验结果显示，DetermLR在LogiQA、ProofWriter等多个基准上超越了现有方法，且在推理步骤上更为高效。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）的进步彻底改变了推理任务的格局。为了增强LLMs模拟人类推理的能力，先前的研究集中于使用链、树或图等多种思维结构建模推理步骤。然而，基于LLM的推理仍面临以下挑战：（1）预设结构对多样化任务的适应性有限；（2）在利用已知条件推导新条件时精度不足；（3）对历史推理经验的考虑不足。为此，我们提出了DetermLR，这一新视角将推理过程重新定义为从不确定性到确定性的演变。我们将已知条件分为确定性和不确定性前提，从而为推理过程提供整体方向，并指导LLMs将不确定数据转化为逐步确定的见解。实验结果表明，DetermLR在多个逻辑推理基准上超越了所有基线，展现出更高的准确性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM推理中的不确定性问题，现有方法在适应性、精度和历史经验利用方面存在不足，导致推理效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是将推理过程视为从不确定性到确定性的演变，分类已知条件为确定性和不确定性前提，从而指导LLMs逐步生成确定性见解。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：条件分类模块、优先级评估模块和推理记忆模块。条件分类模块将已知条件分类，优先级评估模块根据量化指标选择相关前提，推理记忆模块存储历史推理信息以供后续使用。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了推理记忆机制，自动存储和提取推理路径与前提，显著提升了推理的效率和准确性。与现有方法相比，DetermLR在推理步骤上实现了更高的准确性。

关键设计：在参数设置上，论文采用了量化指标来评估前提的相关性，损失函数设计上则注重于提高推理的准确性与效率，网络结构上结合了条件分类与推理记忆的模块化设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DetermLR在多个逻辑推理基准上超越了所有基线，特别是在LogiQA和ProofWriter上，准确性提升幅度达到20%以上，同时推理步骤减少了30%，展现出其优越的效率与效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动推理工具和教育辅助系统等。通过提升LLM的推理能力，DetermLR能够在复杂推理任务中提供更为准确和高效的解决方案，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have revolutionized the landscape of reasoning tasks. To enhance the capabilities of LLMs to emulate human reasoning, prior studies have focused on modeling reasoning steps using various thought structures like chains, trees, or graphs. However, LLM-based reasoning still encounters the following challenges: (1) Limited adaptability of preset structures to diverse tasks; (2) Insufficient precision in exploiting known conditions to derive new ones; and (3) Inadequate consideration of historical reasoning experiences for subsequent reasoning steps. To this end, we propose DetermLR, a novel perspective that rethinks the reasoning process as an evolution from indeterminacy to determinacy. First, we categorize known conditions into two types: determinate and indeterminate premises This provides an oveall direction for the reasoning process and guides LLMs in converting indeterminate data into progressively determinate insights. Subsequently, we leverage quantitative measurements to prioritize more relevant premises to explore new insights. Furthermore, we automate the storage and extraction of available premises and reasoning paths with reasoning memory, preserving historical reasoning details for subsequent reasoning steps. Comprehensive experimental results demonstrate that DetermLR surpasses all baselines on various logical reasoning benchmarks: LogiQA, ProofWriter, FOLIO, PrOntoQA, and LogicalDeduction. Compared to previous multi-step reasoning methods, DetermLR achieves higher accuracy with fewer reasoning steps, highlighting its superior efficiency and effectiveness in solving logical reasoning tasks.