Disentangling Logic: The Role of Context in Large Language Model Reasoning Capabilities
作者: Wenyue Hua, Kaijie Zhu, Lingyao Li, Lizhou Fan, Shuhang Lin, Mingyu Jin, Haochen Xue, Zelong Li, JinDong Wang, Yongfeng Zhang
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-06-04
备注: 22 pages, 9 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
解耦逻辑推理：探究上下文对大语言模型推理能力的影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 逻辑推理 上下文理解 演绎推理 溯因推理 数据集构建 模型评估
📋 核心要点
- 现有方法难以区分大语言模型在逻辑推理中对纯逻辑能力和上下文理解的依赖。
- 论文通过构建抽象和情境化的逻辑问题数据集，对比研究大语言模型在不同情况下的推理表现。
- 实验结果揭示了上下文对大语言模型推理能力的影响，并评估了模型在抽象和情境化问题上的泛化能力。
📝 摘要（中文）
本研究旨在通过考察来自多个领域的抽象和情境化逻辑问题之间的对比，系统地解耦纯粹的逻辑推理和文本理解。我们探讨了当底层逻辑结构保持不变时，大语言模型是否能在各个领域展示真正的推理能力。我们主要关注两个问题：（1）脱离实际情境中的上下文支持，仅凭抽象逻辑问题能否准确地评估大语言模型在现实场景中的推理能力？（2）在抽象逻辑问题上微调的大语言模型能否泛化到情境化逻辑问题，反之亦然？为了研究这些问题，我们专注于标准的命题逻辑，特别是命题演绎和溯因逻辑推理。我们为演绎和溯因推理构建了实例化数据集，包含4个难度级别，涵盖基于维基百科分类的12个不同的类别或领域。我们的实验旨在深入了解逻辑推理中上下文的解耦、大语言模型的真实推理能力及其泛化潜力。代码和数据集可在https://github.com/agiresearch/ContextHub获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在解决逻辑推理问题时，其性能受到上下文信息的影响，难以区分模型是真正具备逻辑推理能力，还是仅仅依赖于对文本的理解和模式匹配。因此，如何解耦逻辑推理和文本理解，准确评估大语言模型的真实推理能力是一个关键问题。
核心思路：论文的核心思路是通过构建抽象的、不依赖于具体上下文的逻辑问题，以及情境化的、包含丰富上下文信息的逻辑问题，对比大语言模型在两种情况下的推理表现。通过这种方式，可以分析上下文信息对模型推理能力的影响，从而更好地理解模型的推理机制。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 构建数据集：构建包含抽象逻辑问题和情境化逻辑问题的数据集，涵盖演绎推理和溯因推理两种类型，并设置不同的难度级别。2) 模型选择：选择主流的大语言模型作为实验对象。3) 实验设计：设计对比实验，分别在抽象逻辑问题和情境化逻辑问题上评估模型的推理性能。4) 结果分析：分析实验结果，探讨上下文信息对模型推理能力的影响，并评估模型在不同类型问题上的泛化能力。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个系统性的方法来解耦逻辑推理和文本理解，通过构建抽象和情境化的逻辑问题数据集，可以更准确地评估大语言模型的真实推理能力。此外，论文还深入探讨了上下文信息对模型推理能力的影响，为理解大语言模型的推理机制提供了新的视角。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建：数据集包含演绎推理和溯因推理两种类型，并设置了4个难度级别，涵盖12个不同的领域。2) 实验设置：设计了对比实验，分别在抽象逻辑问题和情境化逻辑问题上评估模型的推理性能，并分析了上下文信息对模型推理能力的影响。3) 评估指标：采用了准确率等指标来评估模型的推理性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含抽象和情境化逻辑问题的数据集，涵盖演绎和溯因推理，并进行了细致的实验。实验结果表明，上下文信息对大语言模型的推理能力有显著影响，模型在抽象逻辑问题上的表现与在情境化问题上的表现存在差异。此外，论文还评估了模型在不同类型问题上的泛化能力，为理解大语言模型的推理机制提供了有价值的 insights。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于评估和提升大语言模型的推理能力，尤其是在需要进行逻辑推理的自然语言处理任务中，例如问答系统、文本蕴含识别、知识图谱推理等。通过解耦逻辑推理和文本理解，可以更好地理解模型的推理机制，并为开发更可靠、更强大的大语言模型提供指导。
📄 摘要（原文）
This study intends to systematically disentangle pure logic reasoning and text understanding by investigating the contrast across abstract and contextualized logical problems from a comprehensive set of domains. We explore whether LLMs demonstrate genuine reasoning capabilities across various domains when the underlying logical structure remains constant. We focus on two main questions (1) Can abstract logical problems alone accurately benchmark an LLM's reasoning ability in real-world scenarios, disentangled from contextual support in practical settings? (2) Does fine-tuning LLMs on abstract logic problem generalize to contextualized logic problems and vice versa? To investigate these questions, we focus on standard propositional logic, specifically propositional deductive and abductive logic reasoning. In particular, we construct instantiated datasets for deductive and abductive reasoning with 4 levels of difficulty, encompassing 12 distinct categories or domains based on the categorization of Wikipedia. Our experiments aim to provide insights into disentangling context in logical reasoning and the true reasoning capabilities of LLMs and their generalization potential. The code and dataset are available at: https://github.com/agiresearch/ContextHub.