Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought

📄 arXiv: 2405.18357v2 📥 PDF

作者: Jundong Xu, Hao Fei, Liangming Pan, Qian Liu, Mong-Li Lee, Wynne Hsu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-28 (更新: 2024-06-11)

备注: Accepted by ACL 2024 (main proceeding)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出SymbCoT框架，结合符号逻辑推理增强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: 符号逻辑推理 大语言模型 思维链 知识表示 逻辑规则

📋 核心要点

  1. 现有CoT方法在处理依赖符号表达式和严格推理规则的逻辑推理时存在困难。
  2. SymbCoT将自然语言转换为符号表达式，利用逻辑规则进行推理，并通过验证器确保推理的正确性。
  3. 在多个数据集上的实验表明，SymbCoT显著优于CoT方法，并在逻辑推理方面取得了新的SOTA性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SymbCoT（Symbolic Chain-of-Thought）的全新框架，旨在提升大型语言模型（LLMs）的逻辑推理能力。该框架完全基于LLM，将符号表达式和逻辑规则与CoT（Chain-of-Thought）提示相结合。具体而言，SymbCoT首先将自然语言上下文转换为符号格式，然后推导出一个逐步的计划，利用符号逻辑规则解决问题，最后通过一个验证器来检查翻译和推理链。在五个标准数据集上进行的全面评估表明，SymbCoT始终优于CoT方法，并刷新了当前最先进的性能。进一步证明了该系统在更忠实、灵活和可解释的逻辑推理方面的优势。据我们所知，这是第一个将符号表达式和规则集成到CoT中，用于LLM的逻辑推理。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在进行逻辑推理时，尤其是在需要处理符号表达式和严格的逻辑规则时，常常表现出不足。传统的Chain-of-Thought (CoT) 方法虽然通过思维链的方式增强了LLMs的推理能力，但仍然难以保证推理的正确性和可靠性，尤其是在涉及复杂逻辑关系时。现有的方法缺乏对符号逻辑的有效利用，容易产生不准确或不一致的推理结果。

核心思路：SymbCoT的核心思路是将自然语言推理问题转化为符号逻辑推理问题。通过将自然语言文本转换为符号表达式，并利用预定义的逻辑规则进行推理，可以有效地提高推理的准确性和可靠性。这种方法借鉴了符号主义人工智能的思想，将知识表示和推理过程显式化，从而增强了LLMs的推理能力。

技术框架：SymbCoT框架主要包含三个模块：1) 符号转换器：将自然语言上下文转换为符号格式。2) 符号推理器：基于符号逻辑规则，推导出一个逐步的计划来解决问题。3) 验证器：检查翻译和推理链的正确性。整个流程首先利用LLM将自然语言问题转化为符号表达式，然后利用符号推理器进行逻辑推理，最后通过验证器来确保推理的正确性。

关键创新：SymbCoT最重要的技术创新点在于将符号表达式和逻辑规则集成到CoT框架中。与传统的CoT方法相比，SymbCoT能够更好地处理涉及符号逻辑的推理问题，并且能够提供更可解释的推理过程。此外，SymbCoT还引入了一个验证器，用于检查翻译和推理链的正确性，从而进一步提高了推理的可靠性。

关键设计：在符号转换器中，论文可能采用了特定的prompting技巧来引导LLM生成准确的符号表达式。在符号推理器中，可能使用了特定的逻辑规则引擎或推理算法。在验证器中，可能使用了基于规则或基于模型的验证方法。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SymbCoT在五个标准数据集上进行了评估，包括一阶逻辑和约束优化符号表达式。实验结果表明，SymbCoT始终优于CoT方法，并在所有数据集上都取得了显著的性能提升，刷新了当前最先进的性能。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找（未知）。这些结果表明，SymbCoT在逻辑推理方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

SymbCoT框架可应用于需要高度可靠和可解释的逻辑推理的领域，例如智能合约验证、知识图谱推理、自动定理证明、以及问答系统等。通过将自然语言问题转化为符号逻辑推理问题，SymbCoT可以提高这些应用的准确性和可靠性，并为用户提供更可信的推理结果。未来，该框架有望在更多领域得到应用，例如医疗诊断、金融风险评估等。

📄 摘要（原文）

While the recent Chain-of-Thought (CoT) technique enhances the reasoning ability of large language models (LLMs) with the theory of mind, it might still struggle in handling logical reasoning that relies much on symbolic expressions and rigid deducing rules. To strengthen the logical reasoning capability of LLMs, we propose a novel Symbolic Chain-of-Thought, namely SymbCoT, a fully LLM-based framework that integrates symbolic expressions and logic rules with CoT prompting. Technically, building upon an LLM, SymbCoT 1) first translates the natural language context into the symbolic format, and then 2) derives a step-by-step plan to solve the problem with symbolic logical rules, 3) followed by a verifier to check the translation and reasoning chain. Via thorough evaluations on 5 standard datasets with both First-Order Logic and Constraint Optimization symbolic expressions, SymbCoT shows striking improvements over the CoT method consistently, meanwhile refreshing the current state-of-the-art performances. We further demonstrate that our system advances in more faithful, flexible, and explainable logical reasoning. To our knowledge, this is the first to combine symbolic expressions and rules into CoT for logical reasoning with LLMs. Code is open at https://github.com/Aiden0526/SymbCoT.