A Logical Fallacy-Informed Framework for Argument Generation

📄 arXiv: 2408.03618v4 📥 PDF

作者: Luca Mouchel, Debjit Paul, Shaobo Cui, Robert West, Antoine Bosselut, Boi Faltings

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-08-07 (更新: 2025-05-03)

💡 一句话要点

提出FIPO框架，通过偏好优化和谬误分类损失提升LLM论证的逻辑合理性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 论证生成 逻辑谬误 大型语言模型 偏好优化 谬误分类

📋 核心要点

  1. 现有LLM在论证生成方面存在逻辑谬误，可能导致错误信息传播，亟需提升论证的逻辑合理性。
  2. FIPO框架利用偏好优化方法，并引入谬误分类损失，引导LLM生成更符合逻辑的论证。
  3. 实验结果表明，FIPO能有效减少谬误错误，并显著提升生成论证的质量，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自然语言处理任务中表现出色，但仍难以生成逻辑严谨的论证，可能导致传播错误信息等风险。为了解决这个问题，我们提出了FIPO，一个基于谬误信息的框架，利用偏好优化方法引导LLM生成逻辑合理的论证。FIPO包含一个分类损失，用于捕捉谬误类型的细粒度信息。在论证数据集上的结果表明，我们的方法可以将谬误错误减少高达17.5%。此外，人工评估结果表明，我们的方法生成的论证质量明显优于微调的基线以及其他偏好优化方法，如DPO。这些发现强调了确保模型了解逻辑谬误对于有效论证生成的重要性。代码已在github.com/lucamouchel/Logical-Fallacies上提供。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在论证生成过程中存在的逻辑谬误问题。现有方法，如直接微调或使用通用偏好优化方法，无法有效识别和避免这些谬误，导致生成的论证质量不高，甚至可能传播错误信息。因此，如何让LLM生成逻辑严谨、高质量的论证是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是利用谬误信息来指导LLM的论证生成过程。具体来说，通过构建一个基于谬误类型的分类损失，使模型能够识别和区分不同的逻辑谬误。同时，结合偏好优化方法，鼓励模型生成更符合逻辑的论证，避免产生谬误。这种方法的核心在于让模型“理解”什么是谬误，从而在生成过程中主动避免。

技术框架：FIPO框架主要包含以下几个模块：1) 数据收集与标注：收集包含论证和对应谬误类型的数据集；2) 谬误分类器：训练一个谬误分类器，用于识别论证中的谬误类型；3) 偏好优化：使用偏好优化方法（如DPO）训练LLM，使其倾向于生成逻辑合理的论证；4) 谬误分类损失：在偏好优化过程中，引入谬误分类损失，鼓励模型准确识别谬误类型。整体流程是先训练谬误分类器，然后将其与偏好优化方法结合，共同指导LLM的论证生成。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于将谬误分类信息融入到偏好优化框架中。与传统的偏好优化方法不同，FIPO不仅关注论证的整体质量，还关注论证中是否存在逻辑谬误，以及谬误的类型。通过谬误分类损失，模型能够学习到不同谬误的特征，从而在生成过程中主动避免这些谬误。这种方法能够更有效地提升论证的逻辑合理性。

关键设计：FIPO的关键设计包括：1) 谬误分类损失：使用交叉熵损失函数来训练谬误分类器，鼓励模型准确预测谬误类型；2) 偏好优化方法：可以使用不同的偏好优化方法，如DPO，来训练LLM；3) 损失函数权重：需要仔细调整谬误分类损失和偏好优化损失的权重，以平衡论证的整体质量和逻辑合理性。具体的网络结构取决于所使用的LLM，但通常需要在LLM的输出层添加一个分类头，用于预测谬误类型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FIPO框架在论证数据集上能够将谬误错误减少高达17.5%，显著优于微调的基线模型。人工评估结果也显示，FIPO生成的论证质量明显优于其他偏好优化方法，如DPO。这些结果充分证明了FIPO框架在提升LLM论证逻辑合理性方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：自动辩论系统、教育辅助工具、新闻评论生成、以及社交媒体内容审核等。通过提升LLM生成论证的逻辑合理性，可以减少错误信息的传播，提高信息的可信度，并促进更理性、更有效的沟通。未来，该技术有望在舆情分析、智能客服等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Despite the remarkable performance of Large Language Models (LLMs) in natural language processing tasks, they still struggle with generating logically sound arguments, resulting in potential risks such as spreading misinformation. To address this issue, we introduce FIPO, a fallacy-informed framework that leverages preference optimization methods to steer LLMs toward logically sound arguments. FIPO includes a classification loss, to capture the fine-grained information on fallacy types. Our results on argumentation datasets show that our method reduces the fallacy errors by up to 17.5%. Furthermore, our human evaluation results indicate that the quality of the generated arguments by our method significantly outperforms the fine-tuned baselines, as well as other preference optimization methods, such as DPO. These findings highlight the importance of ensuring models are aware of logical fallacies for effective argument generation. Our code is available at github.com/lucamouchel/Logical-Fallacies.