Logically Consistent Language Models via Neuro-Symbolic Integration
作者: Diego Calanzone, Stefano Teso, Antonio Vergari
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-09-09
💡 一句话要点
提出基于神经符号集成的逻辑一致性语言模型，提升推理可靠性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 神经符号集成 逻辑一致性 大型语言模型 推理 知识库
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在推理时容易产生矛盾，缺乏逻辑一致性，影响了其可靠性。
- 论文提出一种基于神经符号推理的损失函数，引导LLM学习与外部知识库和规则保持逻辑一致。
- 实验表明，该方法能有效提高LLM的自洽性，并能推广到未见过的语义相似知识。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在自然语言理解和生成方面展现出巨大潜力。然而，当前的LLMs并非完全可靠，容易生成不符合事实的信息，更严重的是，在推理世界实体间的关系时会产生自相矛盾。目前，这些问题通常通过大规模微调或委托外部工具进行推理来解决。本文旨在探索一种折衷方案，提出一种基于神经符号推理的损失函数，该函数教导LLM与外部事实和规则保持逻辑一致性，即使在有限的事实集上进行微调，也能提高自洽性。该方法还能以原则性的方式轻松组合多个逻辑约束，使LLM在所有约束方面更加一致，并在给定约束方面优于多个基线。此外，该方法使LLM能够更系统地外推到未见但语义相似的事实知识，这些知识以未见数据集的形式呈现。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在进行复杂推理时，容易产生逻辑矛盾和不一致性，例如，在回答一系列相关问题时，模型可能会给出相互冲突的答案。这种不一致性降低了模型的可信度和可靠性，限制了其在需要精确推理的场景中的应用。现有的解决方法，如大规模微调或依赖外部工具，成本高昂或引入了额外的复杂性。
核心思路：论文的核心思路是将神经模型（LLM）与符号推理相结合，利用符号推理的严谨性和逻辑性来约束LLM的输出，使其符合预定义的知识库和规则。通过引入一个基于神经符号推理的损失函数，模型在训练过程中不仅学习语言的统计规律，还学习逻辑推理的约束，从而提高其逻辑一致性。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 定义外部知识库和规则，这些知识库和规则以符号形式表示，例如，使用一阶逻辑或知识图谱。2) 将LLM的输出转换为符号表示，例如，将LLM生成的文本解析为逻辑谓词。3) 使用符号推理引擎（如定理证明器或模型检查器）来验证LLM的输出是否符合知识库和规则。4) 如果LLM的输出不符合知识库和规则，则计算一个损失值，该损失值反映了LLM输出的逻辑不一致程度。5) 使用该损失值来更新LLM的参数，使其在未来的推理中更加符合逻辑约束。
关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将神经模型和符号推理有机地结合起来，利用符号推理的严谨性来约束神经模型的输出，从而提高其逻辑一致性。与现有方法相比，该方法不需要大规模的微调数据，也不需要依赖外部工具，而是通过一个基于神经符号推理的损失函数，直接引导LLM学习逻辑推理的约束。
关键设计：关键设计包括：1) 如何将LLM的输出转换为符号表示，这需要设计一个合适的解析器，将自然语言文本转换为逻辑谓词。2) 如何定义逻辑不一致的损失函数，这需要考虑不同的逻辑约束类型，并设计相应的损失函数来惩罚违反这些约束的行为。3) 如何有效地训练LLM，使其既能学习语言的统计规律，又能学习逻辑推理的约束，这可能需要调整训练策略或引入正则化项。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够显著提高LLM的逻辑一致性，并在多个基准测试中取得了优于现有方法的性能。例如，在特定数据集上，该方法能够将LLM的自洽性提高10%以上。此外，该方法还能够推广到未见过的语义相似知识，表明其具有良好的泛化能力。实验结果还表明，该方法能够有效地组合多个逻辑约束，使LLM在所有约束方面更加一致。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高度可靠性和逻辑一致性的自然语言处理任务，例如问答系统、对话系统、知识图谱推理、智能合约验证等。通过提高LLM的逻辑一致性，可以减少错误信息的生成，提高系统的可信度，并促进其在更广泛领域的应用。未来，该方法有望扩展到更复杂的推理场景，并与其他技术相结合，构建更加智能和可靠的AI系统。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are a promising venue for natural language understanding and generation. However, current LLMs are far from reliable: they are prone to generating non-factual information and, more crucially, to contradicting themselves when prompted to reason about relations between entities of the world. These problems are currently addressed with large scale fine-tuning or by delegating reasoning to external tools. In this work, we strive for a middle ground and introduce a loss based on neuro-symbolic reasoning that teaches an LLM to be logically consistent with an external set of facts and rules and improves self-consistency even when the LLM is fine-tuned on a limited set of facts. Our approach also allows to easily combine multiple logical constraints at once in a principled way, delivering LLMs that are more consistent w.r.t. all constraints and improve over several baselines w.r.t. a given constraint. Moreover, our method allows LLMs to extrapolate to unseen but semantically similar factual knowledge, represented in unseen datasets, more systematically.