Thought-Like-Pro: Enhancing Reasoning of Large Language Models through Self-Driven Prolog-based Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2407.14562v2 📥 PDF

作者: Xiaoyu Tan, Yongxin Deng, Xihe Qiu, Weidi Xu, Chao Qu, Wei Chu, Yinghui Xu, Yuan Qi

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-07-18 (更新: 2024-08-10)

💡 一句话要点

提出Thought-Like-Pro框架，通过自驱动Prolog增强LLM的推理能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理能力 思维链 Prolog 模仿学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理能力依赖特定prompt策略，缺乏跨任务学习和泛化的通用框架。
  2. Thought-Like-Pro框架利用模仿学习，模仿Prolog逻辑引擎生成的思维链（CoT）过程。
  3. 实验表明，该方法显著提升LLM推理能力，并在分布外推理任务中表现出强大的泛化能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）作为通用助手展现出卓越的性能，在各种推理任务中表现出色。这一成就代表着朝着实现通用人工智能（AGI）迈出的重要一步。尽管取得了这些进展，LLM的有效性通常取决于所采用的特定提示策略，并且仍然缺乏一个强大的框架来促进跨不同推理任务的学习和泛化。为了应对这些挑战，我们引入了一种新的学习框架，THOUGHT-LIKE-PRO。在该框架中，我们利用模仿学习来模仿思维链（CoT）过程，该过程经过验证并从符号Prolog逻辑引擎生成的推理轨迹中翻译而来。该框架以自驱动的方式进行，使LLM能够从给定的指令中制定规则和语句，并利用符号Prolog引擎来推导结果。随后，LLM将Prolog导出的连续推理轨迹转换为自然语言CoT，用于模仿学习。我们的实验结果表明，我们提出的方法大大提高了LLM的推理能力，并证明了在分布外推理任务中的强大泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型（LLM）在推理任务中的表现高度依赖于特定的prompting策略，缺乏一个通用的、鲁棒的框架来支持跨不同推理任务的学习和泛化。这意味着模型难以适应新的或未知的推理场景，泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是利用符号逻辑引擎Prolog的强大推理能力，生成高质量的推理轨迹，然后通过模仿学习的方式，让LLM学习这些推理轨迹，从而提升其自身的推理能力。这种方法将符号推理的严谨性和LLM的自然语言处理能力相结合，旨在提高LLM推理的准确性和泛化性。

技术框架：Thought-Like-Pro框架包含以下几个主要阶段：1) 规则和语句生成：LLM根据给定的指令，自动生成Prolog可以理解的规则和语句。2) Prolog推理：利用Prolog逻辑引擎，基于生成的规则和语句进行推理，得到推理轨迹。3) CoT转换：将Prolog生成的推理轨迹转换为自然语言形式的思维链（CoT）。4) 模仿学习：使用转换后的CoT数据，训练LLM，使其学习模仿Prolog的推理过程。

关键创新：该方法最重要的创新点在于其自驱动的特性，即LLM能够根据给定的指令，自动生成Prolog可以理解的规则和语句，并利用Prolog进行推理。这种自驱动的方式避免了人工干预，使得该框架可以应用于更广泛的推理任务。此外，将符号推理和神经推理相结合，充分利用了各自的优势。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断，模仿学习阶段可能使用了标准的序列到序列（sequence-to-sequence）模型，并采用交叉熵损失函数进行训练。Prolog规则和语句的生成方式以及CoT转换的具体算法是影响性能的关键因素，但论文中未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文的主要实验结果表明，Thought-Like-Pro框架能够显著提升LLM的推理能力，并在分布外推理任务中表现出强大的泛化能力。具体的性能数据和对比基线在摘要中未给出，但强调了该方法在提升LLM推理能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要复杂推理的场景，例如智能问答、知识图谱推理、代码生成和调试等。通过提升LLM的推理能力，可以使其在这些应用中表现得更加智能和可靠。此外，该方法还可以用于教育领域，帮助学生学习和理解复杂的概念和逻辑推理。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown exceptional performance as general-purpose assistants, excelling across a variety of reasoning tasks. This achievement represents a significant step toward achieving artificial general intelligence (AGI). Despite these advancements, the effectiveness of LLMs often hinges on the specific prompting strategies employed, and there remains a lack of a robust framework to facilitate learning and generalization across diverse reasoning tasks. To address these challenges, we introduce a novel learning framework, THOUGHT-LIKE-PRO In this framework, we utilize imitation learning to imitate the Chain-of-Thought (CoT) process which is verified and translated from reasoning trajectories generated by a symbolic Prolog logic engine. This framework proceeds in a self-driven manner, that enables LLMs to formulate rules and statements from given instructions and leverage the symbolic Prolog engine to derive results. Subsequently, LLMs convert Prolog-derived successive reasoning trajectories into natural language CoT for imitation learning. Our empirical findings indicate that our proposed approach substantially enhances the reasoning abilities of LLMs and demonstrates robust generalization across out-of-distribution reasoning tasks.