CLR-Fact: Evaluating the Complex Logical Reasoning Capability of Large Language Models over Factual Knowledge

📄 arXiv: 2407.20564v1 📥 PDF

作者: Tianshi Zheng, Jiaxin Bai, Yicheng Wang, Tianqing Fang, Yue Guo, Yauwai Yim, Yangqiu Song

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-30

备注: 9 pages

💡 一句话要点

CLR-Fact：通过复杂逻辑推理评估大语言模型在事实知识上的能力

🎯 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 知识图谱 事实知识 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在复杂逻辑推理能力方面仍有不足，尤其是在特定领域知识上。
  2. 论文提出了一种新的基准测试方法，用于评估LLM在通用和生物医学知识图谱上的复杂推理能力。
  3. 实验表明，LLM擅长通用知识推理，但在特定领域知识推理方面面临挑战，思维链提示能显著提升性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）通过广泛的训练数据获得了丰富的factual知识，并在各种自然语言处理任务中表现出令人印象深刻的能力，但它们综合和逻辑推理这些知识的能力在很大程度上仍未被探索。本文通过一个新颖的基准，对最先进的LLM的复杂逻辑推理能力进行了系统评估，该基准自动生成关于通用领域和生物医学知识图谱的复杂推理问题。广泛的实验，采用了不同的上下文学习技术，揭示了LLM擅长推理通用世界知识，但在处理特定领域的专业知识时面临重大挑战。我们发现，使用显式的思维链演示进行提示可以显著提高LLM在具有不同逻辑运算的复杂逻辑推理任务中的性能。有趣的是，我们控制的评估发现了一种不对称性，即LLM在集合并运算中表现出熟练程度，但在集合交运算中表现出相当大的困难——集合交运算是逻辑推理的关键组成部分。为了促进进一步的工作，我们将公开发布我们的评估基准和代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在事实知识上的复杂逻辑推理能力。现有方法缺乏对LLM在特定领域知识上进行复杂逻辑推理能力的系统评估，并且没有充分探索LLM在不同逻辑运算上的表现差异。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动生成的复杂推理问题基准，该基准涵盖通用领域和生物医学知识图谱，并包含多种逻辑运算。通过对LLM进行系统评估，揭示其在不同知识领域和逻辑运算上的优势和不足。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 构建复杂推理问题生成器，自动生成基于知识图谱的复杂逻辑推理问题；2) 选择多个最先进的LLM作为评估对象；3) 设计不同的上下文学习策略，包括零样本、少样本和思维链提示；4) 对LLM在不同推理问题上的表现进行评估和分析，重点关注其在不同知识领域和逻辑运算上的性能差异。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一个自动生成的复杂推理问题基准，可以系统地评估LLM在事实知识上的复杂逻辑推理能力；2) 揭示了LLM在通用知识和特定领域知识推理上的性能差异；3) 发现了LLM在不同逻辑运算上的不对称性，例如擅长集合并运算，但难以处理集合交运算。

关键设计：在问题生成方面，论文设计了多种逻辑运算，包括集合并、集合交、否定等，以评估LLM在不同逻辑推理场景下的表现。在上下文学习方面，论文采用了思维链提示，通过提供显式的推理步骤来引导LLM进行推理。在评估指标方面，论文采用了准确率等指标来衡量LLM的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在通用世界知识推理方面表现出色，但在特定领域知识（如生物医学）方面面临挑战。思维链提示显著提高了LLM在复杂逻辑推理任务中的性能。此外，研究发现LLM在集合并运算上表现良好，但在集合交运算上表现不佳，揭示了其逻辑推理能力的局限性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大语言模型在知识密集型任务中的表现，例如问答系统、知识图谱推理、医疗诊断等。通过更好地理解和利用事实知识，LLM可以提供更准确、更可靠的答案和建议，从而在各个领域发挥更大的作用。未来的研究可以进一步探索如何提高LLM在特定领域知识上的推理能力，并开发更有效的逻辑推理方法。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across various natural language processing tasks by acquiring rich factual knowledge from their broad training data, their ability to synthesize and logically reason with this knowledge in complex ways remains underexplored. In this work, we present a systematic evaluation of state-of-the-art LLMs' complex logical reasoning abilities through a novel benchmark of automatically generated complex reasoning questions over general domain and biomedical knowledge graphs. Our extensive experiments, employing diverse in-context learning techniques, reveal that LLMs excel at reasoning over general world knowledge but face significant challenges with specialized domain-specific knowledge. We find that prompting with explicit Chain-of-Thought demonstrations can substantially improve LLM performance on complex logical reasoning tasks with diverse logical operations. Interestingly, our controlled evaluations uncover an asymmetry where LLMs display proficiency at set union operations, but struggle considerably with set intersections - a key building block of logical reasoning. To foster further work, we will publicly release our evaluation benchmark and code.