MuSR: Testing the Limits of Chain-of-thought with Multistep Soft Reasoning

📄 arXiv: 2310.16049v2 📥 PDF

作者: Zayne Sprague, Xi Ye, Kaj Bostrom, Swarat Chaudhuri, Greg Durrett

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-24 (更新: 2024-03-23)

期刊: ICLR 2024 (Spotlight)

💡 一句话要点

提出MuSR以评估语言模型在多步软推理中的能力

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 多步软推理 神经符号生成 数据集构建

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在复杂推理任务中表现不足，尤其是在逻辑推理方面的评估面临挑战。
  2. 本文提出MuSR数据集，通过神经符号生成算法创建复杂的推理实例，旨在评估语言模型的多步软推理能力。
  3. 实验结果表明，尽管LLM在某些任务上表现良好，但在链式思维推理方面仍存在显著的性能差距。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）通过链式思维提示展现出令人印象深刻的能力，但在复杂环境中的推理能力仍显不足。评估LLM推理能力的挑战在于，尽管系统能力不断提升，但逻辑推理等任务的基准数据集却保持静态。为此，本文提出了MuSR数据集，用于评估语言模型在自然语言叙述中进行多步软推理的能力。该数据集通过一种新颖的神经符号合成到自然生成算法创建，能够构建复杂的推理实例，并且与现实世界推理领域相对应，使其对人类标注者更具挑战性，同时保持高准确性。我们对多种LLM和提示技术进行了评估，并描述了链式思维在进行稳健推理时仍存在的差距。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂推理任务中的评估问题，尤其是逻辑推理能力的不足。现有方法的痛点在于缺乏动态更新的基准数据集，导致评估结果无法反映模型的真实能力。

核心思路：论文的核心思路是通过MuSR数据集，利用新颖的神经符号合成到自然生成算法，创建复杂的推理实例。这种设计使得生成的任务既具挑战性又贴近现实，能够有效评估LLM的推理能力。

技术框架：MuSR数据集的构建流程包括两个主要阶段：首先是通过神经符号算法生成复杂的推理实例，其次是将这些实例转化为自然语言叙述，以便于人类标注者进行评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于结合了神经网络与符号推理的优势，创建了一个能够扩展的推理数据集，能够随着LLM能力的提升而不断更新。与现有方法相比，MuSR在生成的任务复杂性和现实性上具有显著优势。

关键设计：在数据集构建中，采用了特定的参数设置和损失函数，以确保生成的推理实例既具挑战性又能被人类高效解决。此外，网络结构设计上，结合了符号推理与深度学习的优势，提升了生成质量。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用MuSR数据集评估的多种LLM在多步推理任务中表现不一，链式思维方法的性能提升幅度有限，尤其在复杂推理场景中，GPT-4的表现仍未达到预期，显示出明显的能力差距。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、法律推理、医疗诊断等需要复杂推理的场景。MuSR数据集的构建为评估和提升语言模型的推理能力提供了新的工具，未来可能推动更智能的对话系统和决策支持系统的发展。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) equipped with techniques like chain-of-thought prompting have demonstrated impressive capabilities, they still fall short in their ability to reason robustly in complex settings. However, evaluating LLM reasoning is challenging because system capabilities continue to grow while benchmark datasets for tasks like logical deduction have remained static. We introduce MuSR, a dataset for evaluating language models on multistep soft reasoning tasks specified in a natural language narrative. This dataset has two crucial features. First, it is created through a novel neurosymbolic synthetic-to-natural generation algorithm, enabling the construction of complex reasoning instances that challenge GPT-4 (e.g., murder mysteries roughly 1000 words in length) and which can be scaled further as more capable LLMs are released. Second, our dataset instances are free text narratives corresponding to real-world domains of reasoning; this makes it simultaneously much more challenging than other synthetically-crafted benchmarks while remaining realistic and tractable for human annotators to solve with high accuracy. We evaluate a range of LLMs and prompting techniques on this dataset and characterize the gaps that remain for techniques like chain-of-thought to perform robust reasoning.