Symbolic Working Memory Enhances Language Models for Complex Rule Application

📄 arXiv: 2408.13654v1 📥 PDF

作者: Siyuan Wang, Zhongyu Wei, Yejin Choi, Xiang Ren

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-24

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出神经符号框架，增强LLM在复杂规则应用中的推理能力

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

关键词: 规则应用 大型语言模型 神经符号推理 工作记忆 规则 grounding

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在多步演绎推理中，尤其是在规则非顺序呈现时，面临规则 grounding 的挑战，导致性能下降。
  2. 论文提出一种神经符号框架，利用外部工作记忆以自然语言和符号形式存储事实和规则，实现精确跟踪和迭代规则应用。
  3. 实验结果表明，该框架在规则应用中有效，并且在不同步骤和设置下具有鲁棒性，验证了其在复杂推理任务中的潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在推理方面表现出色，但在涉及一系列规则应用步骤的多步演绎推理中表现不佳，尤其是在规则非顺序呈现时。初步分析表明，LLMs擅长单步规则应用，但由于规则 grounding 的挑战，其在多步场景中的性能显著下降。这需要在多个输入规则、事实和推断的事实中，锚定每个步骤的适用规则和支持事实。为了解决这个问题，我们提出使用外部工作记忆来增强 LLMs，并引入了一个用于规则应用的神经符号框架。该记忆以自然语言和符号形式存储事实和规则，从而实现精确跟踪。利用此记忆，我们的框架迭代地执行符号规则 grounding 和基于 LLM 的规则实现。前者匹配符号规则和事实的谓词和变量，以在每个步骤中 grounding 适用规则。实验表明，我们的框架在规则应用中的有效性及其在各种步骤和设置中的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在复杂规则应用场景下的推理能力不足问题，尤其是在多步演绎推理中，当规则以非顺序方式呈现时，LLMs难以有效地进行规则 grounding，即无法准确地识别和应用相关的规则和事实。现有方法难以在多个规则、事实和推断的事实中进行有效的规则匹配和应用，导致推理性能显著下降。

核心思路：论文的核心思路是利用外部工作记忆增强LLMs的推理能力。通过将事实和规则以自然语言和符号形式存储在外部记忆中，可以实现对规则和事实的精确跟踪和管理。该方法结合了神经方法（LLMs）和符号方法（规则表示和匹配），从而能够更好地处理复杂规则应用场景。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 外部工作记忆：用于存储事实和规则，支持自然语言和符号两种形式；2) 符号规则 grounding 模块：负责匹配符号规则和事实的谓词和变量，以确定每个步骤中适用的规则；3) LLM-based 规则实现模块：利用LLM执行具体的规则应用，生成新的事实或推断。整个流程是迭代的，每个步骤都依赖于前一步骤的结果，并更新外部工作记忆。

关键创新：该论文的关键创新在于将神经方法（LLMs）与符号方法（规则表示和匹配）相结合，构建了一个神经符号框架。通过引入外部工作记忆和符号规则 grounding 模块，有效地解决了LLMs在复杂规则应用场景下的规则 grounding 问题。这种结合使得模型能够更好地利用LLMs的语言理解能力和符号方法的精确推理能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 外部工作记忆的结构，如何有效地存储和检索事实和规则；2) 符号规则 grounding 模块的匹配算法，如何高效地匹配规则和事实；3) LLM-based 规则实现模块的prompt设计，如何引导LLM正确地应用规则。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在规则应用方面表现出有效性，并且在不同的步骤和设置中具有鲁棒性。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提供，但论文强调了该框架在解决复杂规则应用问题上的优势。代码和数据已开源，方便其他研究者复现和进一步研究。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要复杂规则推理的领域，例如智能问答系统、知识图谱推理、法律文本分析、医疗诊断等。通过增强LLMs的规则应用能力，可以提高这些系统在复杂场景下的准确性和可靠性，从而提升用户体验和决策效率。未来，该方法有望扩展到更广泛的推理任务，并与其他知识表示和推理技术相结合。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable reasoning performance but struggle with multi-step deductive reasoning involving a series of rule application steps, especially when rules are presented non-sequentially. Our preliminary analysis shows that while LLMs excel in single-step rule application, their performance drops significantly in multi-step scenarios due to the challenge in rule grounding. It requires anchoring the applicable rule and supporting facts at each step, amidst multiple input rules, facts, and inferred facts. To address this, we propose augmenting LLMs with external working memory and introduce a neurosymbolic framework for rule application. The memory stores facts and rules in both natural language and symbolic forms, enabling precise tracking. Utilizing this memory, our framework iteratively performs symbolic rule grounding and LLM-based rule implementation. The former matches predicates and variables of symbolic rules and facts to ground applicable rules at each step. Experiments indicate our framework's effectiveness in rule application and its robustness across various steps and settings~\footnote{Code and data are available at \url{https://github.com/SiyuanWangw/RuleApplication}.}.