Automated Theorem Provers Help Improve Large Language Model Reasoning

📄 arXiv: 2408.03492v1 📥 PDF

作者: Lachlan McGinness, Peter Baumgartner

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-08-07

期刊: Proceedings LPAR 2024, EPiC Series in Computing, vol. 100, pp 51-69

DOI: 10.29007/2n9m

💡 一句话要点

利用自动定理证明器提升大语言模型在逻辑推理任务上的性能

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

关键词: 大语言模型 逻辑推理 自动定理证明 神经符号计算 语义错误纠正

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂逻辑推理任务中表现不足，尤其是在需要精确形式化表达的问题上。
  2. 论文提出一种神经符号架构，利用LLM进行问题转换，并结合自动定理证明器进行逻辑推理。
  3. 通过集成自动定理证明器进行语义错误纠正，显著减少了语义错误，提高了LLM逻辑推理的准确性。

📝 摘要（中文）

本文展示了逻辑编程系统和自动一阶逻辑定理证明器(ATPs)如何提高大语言模型(LLMs)在逻辑推理任务中的准确性，尤其是在直接使用LLM解决问题时性能不佳的情况下。我们首先使用PRONTOQA基准评估了LLM在压路机问题上的推理能力。结果表明，通过神经符号架构可以提高准确性，其中LLM仅作为前端，将给定问题转换为形式逻辑语言，然后调用自动推理引擎来解决问题。然而，这种方法严重依赖于LLM翻译的正确性。为了评估翻译的正确性，我们定义了一个包含句法和语义错误类别的框架。我们实现了该框架，并用它来识别LLM在基准领域中犯的错误。基于这些发现，我们进一步扩展了我们的方法，使其具有自动纠正句法和语义错误的能力。对于语义错误纠正，我们集成了first-order logic ATPs，这是我们的主要创新贡献。实验结果表明，这种方法显著减少了语义错误，并进一步提高了LLM逻辑推理的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在复杂逻辑推理任务中准确率低的问题，尤其是在需要将自然语言问题转化为形式逻辑语言进行推理的场景下。现有方法依赖于LLM直接进行推理，但LLM在形式化转换和逻辑推理方面存在不足，容易产生句法和语义错误，导致推理结果不准确。

核心思路：论文的核心思路是将LLM作为前端，负责将自然语言问题转换为形式逻辑语言，然后利用自动定理证明器(ATPs)进行精确的逻辑推理。通过结合LLM的自然语言理解能力和ATPs的逻辑推理能力，可以提高整体推理的准确性和可靠性。此外，论文还提出了一个错误分类框架，用于识别和纠正LLM在转换过程中产生的错误。

技术框架：整体架构包含三个主要阶段：1) LLM问题转换：使用LLM将自然语言问题转换为形式逻辑语言（例如一阶逻辑）。2) 错误检测与纠正：使用定义的错误分类框架检测LLM转换过程中产生的句法和语义错误，并进行自动纠正。对于语义错误，采用ATPs进行纠正。3) 逻辑推理：使用ATPs对纠正后的形式逻辑表达式进行推理，得到最终的答案。

关键创新：最重要的技术创新点在于集成了自动定理证明器(ATPs)进行语义错误纠正。与现有方法相比，该方法能够更有效地识别和纠正LLM在形式化转换过程中产生的语义错误，从而显著提高逻辑推理的准确性。现有方法通常依赖于LLM自身进行错误纠正，但LLM在逻辑推理方面存在局限性，难以有效地纠正语义错误。

关键设计：论文定义了一个包含句法和语义错误类别的框架，用于评估LLM翻译的正确性。对于语义错误纠正，论文集成了first-order logic ATPs，具体实现细节和参数设置未知。论文使用PRONTOQA基准测试评估了该方法的性能，并与直接使用LLM进行推理的方法进行了比较。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过集成自动定理证明器进行语义错误纠正，可以显著减少语义错误，并进一步提高LLM逻辑推理的准确性。具体性能数据未知，但论文强调了该方法在减少语义错误方面的显著效果，并优于直接使用LLM进行推理的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要精确逻辑推理的领域，例如智能问答系统、知识图谱推理、软件验证等。通过结合LLM的自然语言理解能力和ATPs的逻辑推理能力，可以构建更智能、更可靠的AI系统。未来，该方法有望扩展到更复杂的逻辑推理任务，并应用于更多实际场景。

📄 摘要（原文）

In this paper we demonstrate how logic programming systems and Automated first-order logic Theorem Provers (ATPs) can improve the accuracy of Large Language Models (LLMs) for logical reasoning tasks where the baseline performance is given by direct LLM solutions. We first evaluate LLM reasoning on steamroller problems using the PRONTOQA benchmark. We show how accuracy can be improved with a neuro-symbolic architecture where the LLM acts solely as a front-end for translating a given problem into a formal logic language and an automated reasoning engine is called for solving it. However, this approach critically hinges on the correctness of the LLM translation. To assess this translation correctness, we secondly define a framework of syntactic and semantic error categories. We implemented the framework and used it to identify errors that LLMs make in the benchmark domain. Based on these findings, we thirdly extended our method with capabilities for automatically correcting syntactic and semantic errors. For semantic error correction we integrate first-order logic ATPs, which is our main and novel contribution. We demonstrate that this approach reduces semantic errors significantly and further increases the accurracy of LLM logical reasoning.