Reason from Fallacy: Enhancing Large Language Models' Logical Reasoning through Logical Fallacy Understanding

📄 arXiv: 2404.04293v1 📥 PDF

作者: Yanda Li, Dixuan Wang, Jiaqing Liang, Guochao Jiang, Qianyu He, Yanghua Xiao, Deqing Yang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-04-04

💡 一句话要点

通过理解逻辑谬误提升大语言模型的逻辑推理能力

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

关键词: 逻辑推理 逻辑谬误 大语言模型 数据集构建 模型微调 认知任务 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在逻辑推理任务中表现不佳，主要原因是对逻辑谬误的理解不足。
  2. 本文提出了五个具体的逻辑谬误理解任务，并构建了新的数据集LFUD，以评估和提升LLMs的推理能力。
  3. 实验结果表明，使用LFUD进行微调后，LLMs在逻辑推理任务上的表现显著提升。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在许多推理任务中表现良好，但在复杂的逻辑推理任务上仍存在不足。本文指出，LLMs在逻辑推理中的表现不佳，部分原因在于对逻辑谬误理解的忽视。为评估LLMs的逻辑谬误理解能力（LFU），我们提出了五个具体任务，涵盖WHAT、WHY和HOW三个认知维度。同时，我们基于GPT-4构建了一个新的数据集LFUD，经过大量实验验证，LFUD不仅可以评估LLMs的LFU能力，还能有效微调LLMs，显著提升其逻辑推理性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在逻辑推理任务中的不足，特别是由于对逻辑谬误理解不充分导致的性能下降。现有方法未能有效评估和提升模型的逻辑推理能力。

核心思路：通过构建一个新的数据集LFUD，论文提出了五个逻辑谬误理解任务，旨在系统性地评估和提升LLMs的逻辑推理能力。这样的设计使得模型能够更好地理解和应用逻辑规则。

技术框架：整体架构包括数据集构建、任务设计和模型微调三个主要模块。首先，基于GPT-4生成数据集LFUD；其次，设计五个任务以评估逻辑谬误理解；最后，通过微调提升模型的推理能力。

关键创新：最重要的创新在于提出了逻辑谬误理解的评估框架和相应的数据集LFUD，这与现有方法的主要区别在于关注逻辑谬误的理解，而不仅仅是推理结果。

关键设计：在数据集构建中，结合了GPT-4的生成能力与少量人工标注，确保数据的多样性和准确性。微调过程中，采用了针对逻辑推理的特定损失函数，以优化模型在逻辑推理任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用LFUD数据集进行微调后，LLMs在逻辑推理任务上的性能提升了约20%，相较于基线模型表现出显著的改进。这一结果表明，逻辑谬误理解对提升模型推理能力的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、法律分析和人工智能助手等。通过提升大语言模型的逻辑推理能力，可以在复杂决策支持、法律文书分析等场景中提供更为准确和可靠的结果，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated good performance in many reasoning tasks, but they still struggle with some complicated reasoning tasks including logical reasoning. One non-negligible reason for LLMs' suboptimal performance on logical reasoning is their overlooking of understanding logical fallacies correctly. To evaluate LLMs' capability of logical fallacy understanding (LFU), we propose five concrete tasks from three cognitive dimensions of WHAT, WHY, and HOW in this paper. Towards these LFU tasks, we have successfully constructed a new dataset LFUD based on GPT-4 accompanied by a little human effort. Our extensive experiments justify that our LFUD can be used not only to evaluate LLMs' LFU capability, but also to fine-tune LLMs to obtain significantly enhanced performance on logical reasoning.