Reliable Reasoning Beyond Natural Language

📄 arXiv: 2407.11373v3 📥 PDF

作者: Nasim Borazjanizadeh, Steven T. Piantadosi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-16 (更新: 2025-12-01)

💡 一句话要点

提出神经符号推理方法，提升大语言模型在复杂推理任务上的可靠性

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

关键词: 神经符号推理 大语言模型 复杂推理 Prolog 非线性推理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在复杂推理任务中表现欠佳，原因在于其固有的顺序预测模式和自然语言的线性特性。
  2. 论文提出一种神经符号推理方法，将Prolog符号推理引擎融入LLM推理流程，实现计算与推理的分离。
  3. 实验表明，该方法在GSM8k、BIG-bench Navigate等基准测试中取得显著提升，并在NLR问题上接近完美准确率。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)虽然在语言能力上表现出色，但在可靠和灵活的推理方面常常遇到困难。为了突出这些缺点，我们引入了非线性推理(NLR)数据集，该数据集包含55个独特的手工设计问题，旨在解决由LLM的顺序预测范式和自然语言的固有线性性质引起的推理瓶颈。NLR任务需要迭代更新、回溯以及跨多个并行思维链的推理，但只需要基本的算术运算即可解决。为了解决这些限制，我们提出了一种神经符号推理方法，该方法将Prolog（一种符号推理引擎）集成到LLM的推理流程中。这种分工将LLM的任务从迭代计算转变为推断所有信息（显式或通过常识暗示），并将其编码为逻辑代码。我们的方法在GSM8k和BIG-bench Navigate基准测试中产生了显著且稳健的性能提升，并在NLR问题上实现了接近完美的准确率，即使变量依赖性（单个变量的值所依赖的其他变量的数量）增加，也能保持稳健性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型(LLMs)在处理需要复杂推理的任务时，例如需要迭代更新、回溯和并行思维链的任务，表现出明显的不足。现有的LLM主要依赖于顺序预测范式，这与自然语言的线性特性相结合，限制了它们在非线性推理问题上的能力。这些问题通常需要更结构化和符号化的推理过程，而LLM在这些方面存在局限性。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的优势（理解和生成自然语言）与符号推理引擎的优势（结构化推理和逻辑运算）相结合。通过将LLM生成的自然语言转化为逻辑代码，并利用Prolog等符号推理引擎进行推理，可以有效地解决LLM在复杂推理任务中的不足。这种神经符号结合的方法旨在利用LLM的常识知识和语言理解能力，同时借助符号推理引擎的精确性和可靠性。

技术框架：该方法的核心框架包括两个主要模块：LLM和Prolog推理引擎。首先，LLM负责理解问题描述，并从中提取相关信息和常识知识。然后，LLM将这些信息编码为Prolog逻辑代码。接下来，Prolog推理引擎执行这些逻辑代码，进行推理和计算，最终得到问题的答案。整个流程的关键在于LLM能够准确地将自然语言问题转化为逻辑代码，并且Prolog引擎能够有效地执行这些代码。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM的自然语言理解能力与符号推理引擎的逻辑推理能力相结合，从而克服了LLM在复杂推理任务中的局限性。与传统的端到端LLM方法相比，该方法通过引入符号推理引擎，实现了更可靠和可解释的推理过程。此外，该方法还能够处理需要迭代更新、回溯和并行思维链的任务，这是传统LLM难以做到的。

关键设计：关键设计包括LLM如何将自然语言问题转化为Prolog代码的策略。这可能涉及到特定的提示工程(prompt engineering)技术，以引导LLM生成正确的逻辑代码。此外，还需要考虑如何处理LLM生成的代码中的错误或不确定性，以及如何优化Prolog引擎的推理效率。论文可能还涉及一些关于如何选择合适的Prolog规则和事实，以及如何处理变量依赖性的技术细节。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节取决于所使用的LLM和Prolog引擎的具体实现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在GSM8k和BIG-bench Navigate基准测试中取得了显著的性能提升，并在NLR问题上实现了接近完美的准确率。尤其值得注意的是，即使变量依赖性增加，该方法也能保持稳健性。这些结果表明，该方法能够有效地解决LLM在复杂推理任务中的局限性，并提供了一种更可靠和可扩展的推理解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂推理和决策的领域，例如智能客服、自动驾驶、医疗诊断和金融风险评估等。通过结合LLM的自然语言理解能力和符号推理引擎的逻辑推理能力，可以构建更可靠、可解释和高效的智能系统。未来，该方法有望扩展到更广泛的推理任务，并与其他AI技术相结合，推动人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Despite their linguistic competence, Large Language Models (LLMs) often struggle to reason reliably and flexibly. To identify these shortcomings, we introduce the Non-Linear Reasoning (NLR) dataset, a collection of 55 unique, hand-designed problems that target reasoning bottlenecks arising from the sequential prediction paradigm of LLMs and the inherently linear nature of natural language. NLR tasks require iterative updates, backtracking, and reasoning across multiple parallel chains of thought but only basic arithmetic to solve. To address these limitations, we propose a neurosymbolic reasoning approach that integrates Prolog, a symbolic reasoning engine, into the inference pipeline of LLMs. This division of labor shifts the LLM's task from iterative computations to inferring all information, explicit or implied through common sense, and encoding it as logical code. Our method yields large and robust performance gains across the GSM8k and BIG-bench Navigate benchmarks and achieves near-perfect accuracy on NLR problems, maintaining robustness even as variable interdependence - the number of other variables on which the value of a single variable depends - increases.