VERUS-LM: a Versatile Framework for Combining LLMs with Symbolic Reasoning
作者: Benjamin Callewaert, Simon Vandevelde, Joost Vennekens
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-24 (更新: 2026-01-07)
备注: In Proceedings ICLP 2025, arXiv:2601.00047
期刊: EPTCS 439, 2026, pp. 47-62
DOI: 10.4204/EPTCS.439.5
💡 一句话要点
VERUS-LM：结合LLM与符号推理的通用框架，提升复杂推理任务性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号推理 大型语言模型 符号求解器 知识表示 逻辑推理
📋 核心要点
- 现有神经符号推理方法在泛化性、效率和推理能力方面存在不足，难以应对复杂推理任务。
- VERUS-LM框架通过通用提示、知识与查询分离，以及支持多种逻辑推理任务来解决上述问题。
- 实验表明，VERUS-LM在多样化推理任务中显著优于LLM，并在AR-LSAT数据集上超越了现有方法。
📝 摘要（中文）
神经符号推理的最新方法是将大型语言模型（LLM）和符号求解器的优势结合起来，以解决复杂的推理任务。然而，当前的方法面临着显著的局限性，包括由于任务特定的提示而导致的泛化能力差、由于知识和查询之间缺乏分离而导致的效率低下以及受限的推理能力。这些缺点阻碍了它们在不同领域的可扩展性和适用性。本文介绍了一种名为VERUS-LM的新框架，旨在应对这些挑战。VERUS-LM采用了一种通用的提示机制，清晰地将领域知识与查询分离，并支持各种不同的逻辑推理任务。该框架增强了适应性，降低了计算成本，并允许更丰富的推理形式，例如优化和约束满足。我们证明了我们的方法在一个新的数据集上成功地进行了多样化的推理，明显优于LLM。此外，与类似的最先进方法相比，我们的系统在常见的推理基准测试中取得了具有竞争力的结果，并且在困难的AR-LSAT数据集上显著超越了它们。通过推动混合推理的边界，VERUS-LM代表了朝着更通用的神经符号AI系统迈出的重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：现有神经符号推理方法依赖于任务特定的提示，导致泛化能力差。同时，知识和查询的混合导致效率低下，并且推理能力受限，例如难以进行优化和约束满足等复杂推理。这些问题限制了神经符号推理在更广泛领域的应用。
核心思路：VERUS-LM的核心思路是将领域知识与查询明确分离，并采用通用的提示机制，从而提高模型的泛化能力和推理效率。通过支持多种逻辑推理任务，扩展了神经符号推理的应用范围。这种设计旨在克服现有方法在处理复杂推理任务时的局限性。
技术框架：VERUS-LM框架包含以下主要模块：1) 知识表示模块，用于将领域知识表示为符号形式；2) 查询构建模块，用于根据具体任务构建查询；3) LLM接口模块，用于将查询传递给LLM并获取LLM的输出；4) 符号推理模块，用于利用符号求解器对LLM的输出进行推理，得到最终结果。整个流程实现了LLM的语义理解能力与符号推理的精确性的结合。
关键创新：VERUS-LM的关键创新在于其通用的提示机制和知识与查询的分离。通用的提示机制使得模型能够适应不同的推理任务，而无需针对每个任务进行特定的提示设计。知识与查询的分离提高了模型的效率和可解释性，并允许进行更复杂的推理。与现有方法相比，VERUS-LM更具通用性和可扩展性。
关键设计：VERUS-LM的关键设计包括：1) 知识表示方式的选择，需要能够有效地表示领域知识，并易于被符号求解器处理；2) 查询构建方式的设计，需要能够将任务需求转化为LLM能够理解的查询；3) LLM的选择和配置，需要根据具体任务选择合适的LLM，并进行适当的微调；4) 符号求解器的选择和配置，需要根据具体任务选择合适的符号求解器，并进行适当的参数调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
VERUS-LM在多样化推理任务中显著优于LLM，证明了其有效性。在AR-LSAT数据集上，VERUS-LM超越了现有方法，表明其在复杂推理任务中具有更强的能力。此外，VERUS-LM在常见的推理基准测试中取得了具有竞争力的结果，进一步验证了其性能。
🎯 应用场景
VERUS-LM框架具有广泛的应用前景，例如智能问答、知识图谱推理、规划与决策等领域。它可以应用于需要复杂推理能力的场景，例如医疗诊断、金融风险评估、法律咨询等。通过结合LLM的语义理解能力和符号推理的精确性，VERUS-LM可以为这些领域提供更可靠、更智能的解决方案，并推动神经符号AI的发展。
📄 摘要（原文）
A recent approach to neurosymbolic reasoning is to explicitly combine the strengths of large language models (LLMs) and symbolic solvers to tackle complex reasoning tasks. However, current approaches face significant limitations, including poor generalizability due to task-specific prompts, inefficiencies caused by the lack of separation between knowledge and queries, and restricted inferential capabilities. These shortcomings hinder their scalability and applicability across diverse domains. In this paper, we introduce VERUS-LM, a novel framework designed to address these challenges. VERUS-LM employs a generic prompting mechanism, clearly separates domain knowledge from queries, and supports a wide range of different logical reasoning tasks. This framework enhances adaptability, reduces computational cost, and allows for richer forms of reasoning, such as optimization and constraint satisfaction. We show that our approach succeeds in diverse reasoning on a novel dataset, markedly outperforming LLMs. Additionally, our system achieves competitive results on common reasoning benchmarks when compared to similar state-of-the-art approaches, and significantly surpasses them on the difficult AR-LSAT dataset. By pushing the boundaries of hybrid reasoning, VERUS-LM represents a significant step towards more versatile neurosymbolic AI systems.