On LLM-generated Logic Programs and their Inference Execution Methods

📄 arXiv: 2502.09209v1 📥 PDF

作者: Paul Tarau

分类: cs.AI

发布日期: 2025-02-13

备注: In Proceedings ICLP 2024, arXiv:2502.08453

期刊: EPTCS 416, 2025, pp. 1-14

DOI: 10.4204/EPTCS.416.1

💡 一句话要点

利用LLM生成逻辑程序，并探索其推理执行方法，提升LLM知识利用率。

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

关键词: 大型语言模型 逻辑程序 知识提取 推理执行 软统一 GPU加速 知识表示 提示工程

📋 核心要点

  1. 大型语言模型蕴含大量知识，但如何有效提取和利用这些知识是一个挑战。
  2. 本文提出将LLM中的知识转化为逻辑程序，利用逻辑推理的严谨性来验证和扩展LLM的能力。
  3. 通过软统一和GPU加速等方法，提升LLM生成逻辑程序的推理效率，支持更大规模程序的推理。

📝 摘要（中文）

本文研究了从大型语言模型（LLM）中提取知识的技术，这些模型在PB级数据上训练，高度压缩了大量已积累和提炼的知识。具体而言，本文探索了将这些知识以多种逻辑程序形式呈现的方法，包括命题霍恩子句、对偶霍恩子句、关系三元组和确定子句文法。将知识表示为逻辑程序能够实现可靠的推理方法，从而验证LLM输出与其预期用途的一致性，并扩展其推理能力。此外，本文还研究了生成程序的新的执行方法，包括针对存储在向量数据库中的LLM生成内容进行可归纳事实的软统一，以及基于GPU加速的最小模型计算，以支持使用大型LLM生成程序进行推理。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）虽然存储了海量的知识，但是如何有效地提取和利用这些知识仍然是一个挑战。直接使用LLM进行推理可能存在不确定性和不可解释性。此外，LLM的推理能力受到计算资源的限制，难以处理大规模的知识推理任务。

核心思路：本文的核心思路是将LLM中蕴含的知识转化为逻辑程序，例如霍恩子句、关系三元组等。逻辑程序具有明确的语义和推理规则，可以进行可靠的推理。通过将LLM的知识转化为逻辑程序，可以利用逻辑推理引擎进行推理，从而提高LLM推理的准确性和可解释性。

技术框架：本文的技术框架主要包括三个阶段：1) 知识提取：利用特定的提示工程（prompt engineering）技术，引导LLM生成特定类型的逻辑程序，例如霍恩子句、关系三元组等。2) 程序执行：针对生成的逻辑程序，设计高效的执行方法，包括基于向量数据库的软统一和基于GPU加速的最小模型计算。软统一用于处理LLM生成的不精确的事实，而GPU加速用于提高大规模逻辑程序的推理效率。3) 结果验证：利用逻辑推理的严谨性，验证LLM输出与其预期用途的一致性。

关键创新：本文的关键创新在于将LLM的知识转化为逻辑程序，并设计了相应的执行方法。与直接使用LLM进行推理相比，本文的方法具有更高的准确性和可解释性。此外，本文提出的软统一和GPU加速技术可以有效地提高逻辑程序的推理效率，支持更大规模的知识推理任务。

关键设计：在知识提取阶段，需要设计合适的提示工程，以引导LLM生成高质量的逻辑程序。在程序执行阶段，软统一需要设计合适的相似度度量函数，以衡量LLM生成的事实之间的相似度。GPU加速需要将逻辑推理算法映射到GPU架构上，以充分利用GPU的并行计算能力。具体的参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出了将LLM知识转化为逻辑程序的新思路，并设计了软统一和GPU加速等高效的执行方法。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但是提出的方法为LLM知识利用提供了一种新的途径，具有重要的理论和实践意义。通过将LLM的知识转化为逻辑程序，可以利用逻辑推理的严谨性来验证和扩展LLM的能力，从而提高LLM的应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于问答系统、知识图谱构建、智能推荐等领域。通过将LLM的知识转化为逻辑程序，可以构建更加可靠和可解释的智能系统。例如，在医疗诊断领域，可以将医学知识转化为逻辑程序，利用逻辑推理引擎进行诊断，从而提高诊断的准确性和可靠性。此外，该研究还可以用于验证LLM生成内容的真实性和一致性，从而提高LLM的应用安全性。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) trained on petabytes of data are highly compressed repositories of a significant proportion of the knowledge accumulated and distilled so far. In this paper we study techniques to elicit this knowledge in the form of several classes of logic programs, including propositional Horn clauses, Dual Horn clauses, relational triplets and Definite Clause Grammars. Exposing this knowledge as logic programs enables sound reasoning methods that can verify alignment of LLM outputs to their intended uses and extend their inference capabilities. We study new execution methods for the generated programs, including soft-unification of abducible facts against LLM-generated content stored in a vector database as well as GPU-based acceleration of minimal model computation that supports inference with large LLM-generated programs.