Strategies for Improving NL-to-FOL Translation with LLMs: Data Generation, Incremental Fine-Tuning, and Verification

📄 arXiv: 2409.16461v1 📥 PDF

作者: Ramya Keerthy Thatikonda, Jiuzhou Han, Wray Buntine, Ehsan Shareghi

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-24

💡 一句话要点

提出数据生成、增量微调和验证策略，提升LLM的NL-to-FOL翻译性能

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

关键词: 自然语言处理 一阶逻辑 大型语言模型 数据增强 增量学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在NL到FOL翻译中存在错误，限制了其在逻辑推理任务中的应用。
  2. 通过数据增强、增量微调和错误验证，提升小型LLM在NL到FOL翻译任务中的性能。
  3. 在ProofWriter和ProntoQA数据集上，使用ProofFOL训练的LLaMA-2和Mistral模型取得了SOTA性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLMs）在自然语言（NL）到一阶逻辑（FOL）翻译中的应用，重点关注翻译错误。通过对LLM生成的FOL语句中的错误进行分类，本文提出了改进小型语言模型（如LLaMA-2 13B和Mistral 7B）翻译质量的策略。利用GPT-4o创建了ProofFOL，一个高质量的FOL标注的ProofWriter数据集子集。在此数据集上微调的模型性能显著优于更大的语言模型，如LLaMA-2 70B。此外，针对数据稀缺问题，引入了一个包含数据增强和验证步骤的增量框架。通过将单个(前提, 结论)对拆分为多个新实例进行数据增强，并训练验证器来纠正潜在的句法和语义FOL翻译错误。实验结果表明，使用ProofFOL在LLaMA-2和Mistral模型上，ProofWriter和ProntoQA数据集均取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在将自然语言（NL）翻译成一阶逻辑（FOL）时出现的翻译错误问题。现有方法通常忽略这些错误，或者依赖于非常大的模型，而缺乏针对小型模型的优化策略。

核心思路：论文的核心思路是通过高质量数据生成、增量微调和错误验证相结合的方式，提升小型LLM的NL-to-FOL翻译性能。具体来说，首先利用GPT-4o生成高质量的FOL标注数据，然后通过数据增强和微调来提升模型性能，最后训练一个验证器来纠正翻译错误。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 数据生成阶段：使用GPT-4o生成ProofFOL数据集，这是一个高质量的FOL标注的ProofWriter数据集子集。2) 增量微调阶段：通过数据增强技术，将原始数据拆分为多个实例，并使用这些数据对小型LLM进行微调。3) 错误验证阶段：训练一个验证器，用于检测和纠正FOL翻译中的句法和语义错误。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个综合性的框架，该框架结合了数据生成、增量微调和错误验证，有效地提升了小型LLM在NL-to-FOL翻译任务中的性能。此外，论文还提出了一种新的数据增强方法，该方法可以将单个(前提, 结论)对拆分为多个实例，从而有效地利用了有限的训练数据。

关键设计：在数据生成阶段，使用了GPT-4o，并人工检查和修正了生成的数据，以确保数据的质量。在增量微调阶段，使用了标准的反向传播算法进行模型训练。在错误验证阶段，使用了基于Transformer的分类器作为验证器，并使用交叉熵损失函数进行训练。具体的参数设置和网络结构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，使用ProofFOL训练的LLaMA-2和Mistral模型在ProofWriter和ProntoQA数据集上均取得了最先进的性能。相较于直接使用原始数据训练的模型，性能得到了显著提升。具体提升幅度在论文中未给出明确的数值，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能问答系统、知识图谱构建、自动定理证明等领域。高质量的NL-to-FOL翻译能够提升机器理解自然语言的能力，从而实现更智能的人机交互和更强大的推理能力。未来，该技术有望在法律、医疗等专业领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Logical reasoning is a fundamental task in natural language processing that presents significant challenges to Large Language Models (LLMs). The inherent characteristics of logical reasoning makes it well-suited for symbolic representations such as first-order logic (FOL). Research in symbolic logical reasoning explored FOL generation using state-of-the-art LLMs (i.e., GPT-4) to produce FOL translations of natural language (NL) statements, but errors in translation are usually not the focus. We address this by categorizing the translation errors in FOL statements generated by LLMs. To make progress towards improving the quality of FOL translations for smaller language models such as LLaMA-2 13B and Mistral 7B, we create ProofFOL, a high-quality FOL-annotated subset of ProofWriter dataset using GPT-4o. The models fine-tuned on this silver standard data achieve a significant gain in performance when compared to larger language models such as LLaMA-2 70B. In addition to improving the model using large data, we also tackle the issue of data scarcity and introduce an incremental framework encompassing of data augmentation and verification steps. In the augmentation process, a single pair of (premises, conclusion) is split into multiple new instances based on the predicates and FOLs. This data is used for fine-tuning, and the inference on this model generates FOLs with fewer errors over the model trained on the original data. Our investigation on the translation errors leads to generation of a perturbation dataset, which is used to train a verifier that corrects potential syntactic and semantic FOL translation errors. We demonstrate an efficient method for making the most of a limited existing human-annotated dataset. Our results show state-of-the-art performance for ProofWriter and ProntoQA datasets using ProofFOL on LLaMA-2 and Mistral models.