Towards LogiGLUE: A Brief Survey and A Benchmark for Analyzing Logical Reasoning Capabilities of Language Models
作者: Man Luo, Shrinidhi Kumbhar, Ming shen, Mihir Parmar, Neeraj Varshney, Pratyay Banerjee, Somak Aditya, Chitta Baral
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-10-02 (更新: 2024-03-31)
备注: Work in progress
💡 一句话要点
提出LogiGLUE基准以分析语言模型的逻辑推理能力
🎯 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: 逻辑推理 语言模型 知识表示 基准测试 推理能力 多任务学习 指令微调
📋 核心要点
- 逻辑推理在人工智能中仍然是一个挑战，现有的知识表示系统扩展性差且需要大量人工干预。
- 本文提出了LogiGLUE基准，包含24个数据集，旨在评估大型语言模型在逻辑推理中的能力。
- 实验结果显示，LLMs在溯因推理中表现最佳，演绎推理次之，而在归纳推理中效果最差。
📝 摘要（中文）
逻辑推理是人类的基本能力，但在人工智能领域仍然面临重大挑战。最初，研究者使用的知识表示和推理系统存在扩展性差和需要大量人工干预的问题。近年来，大型语言模型（LLMs）的出现展示了克服传统知识表示系统局限性的潜力。本文旨在通过对逻辑推理数据集、任务及方法的回顾，理解LLMs在逻辑推理中的能力。我们编制了名为LogiGLUE的基准，涵盖24个不同的数据集，涉及演绎、溯因和归纳推理。基于LogiGLUE，我们训练了一个指令微调的语言模型LogiT5，并研究了单任务训练、多任务训练和“思维链”知识蒸馏微调技术，以评估模型在不同逻辑推理类别中的表现。结果表明，LLMs在溯因推理中表现最佳，其次是演绎推理，而在归纳推理中效果最差。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在逻辑推理能力评估中的不足，尤其是现有知识表示系统的局限性和人工干预的需求。
核心思路：通过构建LogiGLUE基准，整合多种逻辑推理任务和数据集，评估LLMs在不同推理类型中的表现，从而理解其逻辑推理能力。
技术框架：整体架构包括数据集的整合、模型的训练（包括单任务和多任务训练）以及“思维链”知识蒸馏微调，形成一个系统的评估流程。
关键创新：LogiGLUE基准的提出是本研究的核心创新，它为评估LLMs在逻辑推理中的表现提供了标准化的框架，填补了现有研究的空白。
关键设计：在模型训练中，采用了指令微调技术，设置了多种训练策略，并在损失函数和网络结构上进行了优化，以提升模型在逻辑推理任务中的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用LogiGLUE基准评估的LLMs在溯因推理任务中表现最佳，准确率显著高于演绎推理和归纳推理，显示出在逻辑推理能力上的明显差异。这为未来的模型改进提供了重要的方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、自动推理工具和教育技术等。通过提升语言模型的逻辑推理能力，可以在更复杂的场景中实现更高效的决策支持，推动人工智能在实际应用中的发展。
📄 摘要（原文）
Logical reasoning is fundamental for humans yet presents a substantial challenge in the domain of Artificial Intelligence. Initially, researchers used Knowledge Representation and Reasoning (KR) systems that did not scale and required non-trivial manual effort. Recently, the emergence of large language models (LLMs) has demonstrated the ability to overcome various limitations of formal Knowledge Representation (KR) systems. Consequently, there's a growing interest in using LLMs for logical reasoning via natural language. This work strives to understand the proficiency of LLMs in logical reasoning by offering a brief review of the latest progress in this area; with a focus on the logical reasoning datasets, tasks, and the methods adopted to utilize LLMs for reasoning. To offer a thorough analysis, we have compiled a benchmark titled LogiGLUE. This includes 24 varied datasets encompassing deductive, abductive, and inductive reasoning. Utilizing LogiGLUE as a foundation, we have trained an instruction fine-tuned language model, resulting in LogiT5. We study single-task training, multi-task training, and "chain-of-thought" knowledge distillation fine-tuning technique to assess the performance of model across the different logical reasoning categories. We also assess various LLMs using LogiGLUE, and the findings indicate that LLMs excel most in abductive reasoning, followed by deductive reasoning, while they are least effective at inductive reasoning. We aim to shed light on the capabilities and potential pathways for enhancing logical reasoning proficiency in LLMs, paving the way for more advanced and nuanced developments in this critical field.