Learning to Estimate System Specifications in Linear Temporal Logic using Transformers and Mamba
作者: İlker Işık, Ebru Aydin Gol, Ramazan Gokberk Cinbis
分类: cs.CL, cs.LG, cs.LO
发布日期: 2024-05-31
备注: 20 pages, 15 figures
💡 一句话要点
提出基于Transformer和Mamba的自回归模型，用于线性时序逻辑公式的系统规约挖掘。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 线性时序逻辑 系统规约挖掘 自回归模型 Transformer Mamba 公式生成 深度学习
📋 核心要点
- 系统规约挖掘旨在从系统轨迹中提取时序逻辑公式，传统方法在可扩展性方面存在局限性，难以应对复杂系统。
- 论文提出利用自回归模型直接从系统轨迹生成线性时序逻辑公式，探索了Transformer和Mamba等多种架构。
- 实验结果表明，提出的架构能够以较低的计算成本生成正确且具有区分度的公式，优于组合基线方法。
📝 摘要（中文）
本文针对系统规约挖掘问题，提出了一种基于自回归模型的线性时序逻辑（LTL）公式生成方法。该方法利用系统轨迹自动生成LTL公式，旨在解决传统方法在可扩展性方面的不足。具体而言，论文探索了三种不同的架构：Transformer编码器-解码器、仅解码器Transformer以及新兴的Mamba模型。此外，论文还设计了一种用于量化生成公式区分度的指标，以及一种用于强制执行语法约束的简单算法。实验结果表明，所提出的架构能够以远低于组合基线方法的计算成本，生成正确且具有区分度的公式，展现出良好的应用前景。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决系统规约挖掘问题，即从系统执行轨迹中自动推导出线性时序逻辑（LTL）公式。现有方法，特别是基于组合搜索的方法，计算复杂度高，难以扩展到大型复杂系统。这些方法通常需要大量的计算资源和时间，并且可能无法找到最优或可接受的规约。
核心思路：论文的核心思路是将LTL公式生成问题转化为一个序列生成问题，并利用自回归模型（如Transformer和Mamba）直接从系统轨迹中学习生成LTL公式。这种方法避免了显式的组合搜索，从而提高了效率和可扩展性。通过训练模型学习轨迹和LTL公式之间的映射关系，可以快速生成满足给定轨迹的LTL公式。
技术框架：整体框架包括数据预处理、模型训练和公式生成三个主要阶段。首先，将系统轨迹转换为模型可以处理的输入格式。然后，使用Transformer编码器-解码器、仅解码器Transformer或Mamba等自回归模型进行训练，学习轨迹到LTL公式的映射。最后，使用训练好的模型，输入新的系统轨迹，生成相应的LTL公式。论文还提出了一个后处理步骤，用于强制执行LTL语法的约束。
关键创新：论文的关键创新在于将深度学习方法引入到LTL公式生成任务中，并探索了多种先进的自回归模型架构，特别是Mamba模型在这一领域的应用。此外，论文还提出了一个用于量化生成公式区分度的指标，以及一个简单的语法约束强制执行算法。与传统的组合方法相比，该方法具有更高的效率和可扩展性。
关键设计：论文探索了三种不同的模型架构：Transformer编码器-解码器、仅解码器Transformer和Mamba。对于损失函数，使用了标准的交叉熵损失函数来训练自回归模型。为了保证生成的LTL公式的语法正确性，论文设计了一个简单的算法，在生成过程中强制执行语法约束。此外，论文还提出了一个区分度指标，用于评估生成公式的多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的基于Transformer和Mamba的自回归模型能够以远低于组合基线方法的计算成本，生成正确且具有区分度的LTL公式。具体性能数据（如准确率、召回率等）和提升幅度在论文中进行了详细的展示和分析，证明了该方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于软件和硬件系统的验证、机器人行为规划与控制等领域。通过自动生成系统规约，可以帮助开发人员快速检测潜在的错误和漏洞，提高系统的可靠性和安全性。此外，该方法还可以用于从系统行为中学习规则，从而提高系统的可解释性和可维护性。
📄 摘要（原文）
Temporal logic is a framework for representing and reasoning about propositions that evolve over time. It is commonly used for specifying requirements in various domains, including hardware and software systems, as well as robotics. Specification mining or formula generation involves extracting temporal logic formulae from system traces and has numerous applications, such as detecting bugs and improving interpretability. Although there has been a surge of deep learning-based methods for temporal logic satisfiability checking in recent years, the specification mining literature has been lagging behind in adopting deep learning methods despite their many advantages, such as scalability. In this paper, we introduce autoregressive models that can generate linear temporal logic formulae from traces, towards addressing the specification mining problem. We propose multiple architectures for this task: transformer encoder-decoder, decoder-only transformer, and Mamba, which is an emerging alternative to transformer models. Additionally, we devise a metric for quantifying the distinctiveness of the generated formulae and a straightforward algorithm to enforce the syntax constraints. Our experiments show that the proposed architectures yield promising results, generating correct and distinct formulae at a fraction of the compute cost needed for the combinatorial baseline.