A Closer Look at Logical Reasoning with LLMs: The Choice of Tool Matters

📄 arXiv: 2406.00284v2 📥 PDF

作者: Long Hei Matthew Lam, Ramya Keerthy Thatikonda, Ehsan Shareghi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-01 (更新: 2024-07-11)

备注: Code and data are publicly available at: https://github.com/Mattylam/Logic_Symbolic_Solvers_Experiment

💡 一句话要点

LLM逻辑推理：工具选择对性能影响显著，Prover9表现与翻译质量高度相关

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

关键词: 大型语言模型 逻辑推理 符号求解器 演绎推理 翻译质量

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的逻辑推理方法性能差异大，原因不明，缺乏对不同符号求解器的系统性比较。
  2. 该研究通过控制变量，考察不同符号求解器对LLM逻辑推理性能的影响，重点关注翻译质量。
  3. 实验表明，符号求解器的选择对性能影响显著，LLM到Prover9的翻译质量与最终推理准确率高度相关。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在解决逻辑推理任务方面展现出巨大潜力。目前的主流方法是将LLM的角色从推理者转变为自然语言和符号表示之间的翻译器，然后将符号表示发送到外部符号求解器进行求解。这种范式在逻辑推理（即演绎推理）中取得了当前最佳结果。然而，这些方法性能差异的根源尚不清楚，是源于方法本身还是所使用的特定符号求解器？目前缺乏对符号求解器之间的一致比较，以及它们如何影响整体性能报告。这一点很重要，因为每个符号求解器都有自己的输入符号语言，这给翻译过程带来了不同程度的挑战。为了解决这个问题，我们使用LLM结合广泛使用的符号求解器Z3、Pyke和Prover9，在3个演绎推理基准上进行了实验。不同LLM生成的符号翻译的可执行率表现出近50%的性能差异。这突出了性能上的显著差异，其根源在于工具选择。翻译的可执行率与Prover9结果的准确性之间存在几乎线性的相关性，这表明LLM翻译成Prover9符号语言的能力与这些翻译的正确性之间存在很强的一致性。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的逻辑推理方法，将LLM作为自然语言到符号语言的翻译器，依赖外部符号求解器完成推理。不同方法性能差异较大，但原因不明，可能是LLM翻译质量问题，也可能是不同符号求解器本身难度不同。现有研究缺乏对不同符号求解器的公平比较，难以确定性能瓶颈。

核心思路：通过控制变量，固定LLM模型，改变使用的符号求解器，考察不同求解器对最终推理性能的影响。重点关注LLM将自然语言翻译为不同符号求解器所需符号语言的“可执行率”，即翻译后的符号语言能否被对应求解器成功解析和执行。通过分析可执行率与最终推理准确率之间的关系，评估LLM的翻译能力对整体性能的影响。

技术框架：该研究使用LLM作为自然语言到符号语言的翻译器，然后使用不同的符号求解器（Z3、Pyke、Prover9）进行推理。整体流程包括：1）LLM接收自然语言形式的逻辑推理问题；2）LLM将问题翻译成特定符号求解器所需的符号语言；3）符号求解器接收符号语言输入，进行推理并输出结果；4）评估推理结果的准确性。研究重点在于比较不同符号求解器下，LLM翻译的可执行率和最终推理准确率。

关键创新：该研究的关键创新在于关注符号求解器选择对LLM逻辑推理性能的影响，并提出“可执行率”这一指标来衡量LLM的翻译质量。通过实验，揭示了不同符号求解器对LLM翻译的挑战程度不同，以及LLM翻译质量与最终推理准确率之间的强相关性。这为后续研究提供了新的视角，即优化LLM的翻译能力，使其更好地适应特定符号求解器的要求。

关键设计：实验中，使用了多个LLM模型（具体模型未知）作为翻译器，并选择了三个广泛使用的符号求解器：Z3、Pyke和Prover9。在三个演绎推理基准数据集上进行了实验（具体数据集未知）。评估指标包括：1）LLM翻译的可执行率，即翻译后的符号语言能够被对应求解器成功解析和执行的比例；2）最终推理结果的准确率。通过分析可执行率和准确率之间的关系，评估LLM的翻译能力对整体性能的影响。具体参数设置和网络结构等技术细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，不同LLM生成的符号翻译的可执行率表现出近50%的性能差异，突出了工具选择的重要性。LLM翻译成Prover9符号语言的能力与翻译的正确性之间存在几乎线性的相关性，表明优化LLM到Prover9的翻译是提升性能的关键。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在逻辑推理、知识图谱问答、智能合约验证等领域的性能。通过选择合适的符号求解器并优化LLM的翻译能力，可以构建更可靠、更高效的智能系统。未来的研究可以进一步探索如何自动选择最优的符号求解器，并设计更有效的翻译策略。

📄 摘要（原文）

The emergence of Large Language Models (LLMs) has demonstrated promising progress in solving logical reasoning tasks effectively. Several recent approaches have proposed to change the role of the LLM from the reasoner into a translator between natural language statements and symbolic representations which are then sent to external symbolic solvers to resolve. This paradigm has established the current state-of-the-art result in logical reasoning (i.e., deductive reasoning). However, it remains unclear whether the variance in performance of these approaches stems from the methodologies employed or the specific symbolic solvers utilized. There is a lack of consistent comparison between symbolic solvers and how they influence the overall reported performance. This is important, as each symbolic solver also has its own input symbolic language, presenting varying degrees of challenge in the translation process. To address this gap, we perform experiments on 3 deductive reasoning benchmarks with LLMs augmented with widely used symbolic solvers: Z3, Pyke, and Prover9. The tool-executable rates of symbolic translation generated by different LLMs exhibit a near 50% performance variation. This highlights a significant difference in performance rooted in very basic choices of tools. The almost linear correlation between the executable rate of translations and the accuracy of the outcomes from Prover9 highlight a strong alignment between LLMs ability to translate into Prover9 symbolic language, and the correctness of those translations.