SR-FoT: A Syllogistic-Reasoning Framework of Thought for Large Language Models Tackling Knowledge-based Reasoning Tasks

📄 arXiv: 2501.11599v1 📥 PDF

作者: Wentao Wan, Zhuojie Yang, Yongcan Chen, Chenglin Luo, Ruilin Wang, Kehao Cai, Nan Kang, Liang Lin, Keze Wang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-01-20

备注: This paper has been accepted by AAAI 2025

💡 一句话要点

提出SR-FoT框架，提升大语言模型在知识推理任务中的演绎推理能力

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

关键词: 大语言模型 知识推理 演绎推理 三段论 思维链 提示工程 知识库

📋 核心要点

  1. 现有LLM在知识推理中，即使采用思维链提示，仍难以保证推理路径的正确性。
  2. SR-FoT框架模仿人类演绎推理，通过多阶段生成和验证前提，引导LLM进行三段论推理。
  3. 实验结果表明，SR-FoT能有效提升LLM在知识推理任务上的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多阶段的三段论推理思维框架（SR-FoT），旨在提升大型语言模型（LLM）在知识推理任务中的演绎推理能力。尽管思维链（Chain-of-Thought）提示有所帮助，但LLM可能无法遵循正确的推理路径。SR-FoT模仿人类的演绎推理范式，首先解释问题，然后利用解释和原始问题提出合适的大前提。接着，通过生成和回答两个阶段的小前提问题来匹配小前提。最后，引导LLM利用先前生成的大前提和小前提进行三段论演绎推理，从而得出原始问题的答案。在知识推理任务上的大量实验表明，SR-FoT的有效性和优势。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在知识推理任务中演绎推理能力不足的问题。现有方法，如思维链提示，虽然能引导LLM进行推理，但无法保证推理路径的正确性，导致推理结果的可靠性降低。LLM虽然拥有丰富的知识，但如何有效利用这些知识进行复杂的推理仍然是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是模仿人类的三段论演绎推理过程，将复杂的推理问题分解为多个步骤，包括问题解释、大前提生成、小前提生成与验证、以及最终的结论推导。通过显式地构建推理链条，引导LLM逐步进行推理，从而提高推理的准确性和可靠性。

技术框架：SR-FoT框架包含以下几个主要阶段：1) 问题解释：对原始问题进行解读，提取关键信息。2) 大前提生成：基于问题解释和原始问题，生成一个合适的大前提。3) 小前提生成与验证：分两个阶段生成小前提问题，并验证其与大前提的匹配程度。4) 三段论推理：利用生成的大前提和小前提，进行三段论演绎推理，得出最终答案。整个框架通过迭代的方式，不断优化推理路径，直到得到满意的答案。

关键创新：SR-FoT的关键创新在于将人类的三段论推理模式引入到LLM的推理过程中。与传统的思维链提示相比，SR-FoT更加结构化和显式化，能够更好地引导LLM进行推理。此外，SR-FoT通过多阶段的小前提生成与验证，确保了推理链条的完整性和正确性。

关键设计：SR-FoT框架的具体实现依赖于LLM本身的能力。在每个阶段，都使用提示工程（Prompt Engineering）来引导LLM生成所需的内容。例如，在大前提生成阶段，可以使用特定的提示语来引导LLM生成与问题相关的通用知识。在小前提生成阶段，可以使用不同的提示语来生成不同类型的小前提问题。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的LLM和具体的推理任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个知识推理任务上进行了实验，证明了SR-FoT的有效性。具体而言，SR-FoT在多个数据集上显著优于基线方法，例如在某些数据集上，准确率提升了10%以上。实验结果表明，SR-FoT能够有效地提升LLM在知识推理任务中的性能。

🎯 应用场景

SR-FoT框架可应用于各种需要知识推理的场景，例如问答系统、智能客服、医疗诊断等。通过提升LLM的推理能力，可以提高这些应用的准确性和可靠性，从而更好地服务于用户。未来，该框架还可以扩展到更复杂的推理任务，例如常识推理、因果推理等。

📄 摘要（原文）

Deductive reasoning is a crucial logical capability that assists us in solving complex problems based on existing knowledge. Although augmented by Chain-of-Thought prompts, Large Language Models (LLMs) might not follow the correct reasoning paths. Enhancing the deductive reasoning abilities of LLMs, and leveraging their extensive built-in knowledge for various reasoning tasks, remains an open question. Attempting to mimic the human deductive reasoning paradigm, we propose a multi-stage Syllogistic-Reasoning Framework of Thought (SR-FoT) that enables LLMs to perform syllogistic deductive reasoning to handle complex knowledge-based reasoning tasks. Our SR-FoT begins by interpreting the question and then uses the interpretation and the original question to propose a suitable major premise. It proceeds by generating and answering minor premise questions in two stages to match the minor premises. Finally, it guides LLMs to use the previously generated major and minor premises to perform syllogistic deductive reasoning to derive the answer to the original question. Extensive and thorough experiments on knowledge-based reasoning tasks have demonstrated the effectiveness and advantages of our SR-FoT.