Can Large Language Models Act as Symbolic Reasoners?
作者: Rob Sullivan, Nelly Elsayed
分类: cs.CL, cs.AI, cs.ET
发布日期: 2024-10-28
备注: 18 pages, currently under review
💡 一句话要点
研究大型语言模型是否具备符号推理能力及其可解释性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 符号推理 可解释性 文献综述 人工智能
📋 核心要点
- 现有大型语言模型缺乏对其推理过程和结论的解释能力，这限制了其在需要可信赖决策的应用中的使用。
- 本文通过调研现有研究，探索大型语言模型是否具备内在的符号推理能力，以及这种能力是否需要额外的组件支持。
- 本文旨在识别大型语言模型可解释性方面的研究差距，并为未来的研究方向提供建议，以提升模型的可信度和透明度。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在广泛领域表现出色，但其推理过程和结论常受质疑。本文探讨了LLMs中符号推理的研究现状，考察LLMs是否天生具备推理能力，或需要额外组件支持。若存在推理能力，这种能力是特定领域还是通用能力？此外，本文旨在识别LLM可解释性方面的研究差距和未来趋势，通过文献综述，总结当前研究并提出未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型虽然在许多任务上表现出色，但它们通常被认为是“黑盒”，缺乏透明的推理过程。这使得用户难以理解模型做出特定决策的原因，也难以验证其结论的正确性。因此，如何评估和提升大型语言模型的符号推理能力，并使其推理过程更具可解释性，是一个重要的研究问题。
核心思路：本文的核心思路是通过对现有研究进行综述，分析大型语言模型在符号推理方面的能力，并探讨其局限性。通过考察模型是否能够进行逻辑推理、数学运算等符号操作，来评估其推理能力。同时，研究模型的可解释性，即模型是否能够清晰地解释其推理过程和结论。
技术框架：本文主要采用文献综述的方法，对相关研究进行梳理和分析。具体来说，首先收集了大量关于大型语言模型和符号推理的文献，包括研究论文、技术报告等。然后，对这些文献进行分类和整理，分析不同研究方法的优缺点，并总结了当前研究的进展和挑战。最后，基于文献综述的结果，提出了未来研究的方向和建议。
关键创新：本文的创新之处在于，它系统地综述了大型语言模型在符号推理方面的研究进展，并指出了当前研究的不足之处。通过分析不同研究方法的优缺点，为未来的研究提供了有价值的参考。此外，本文还提出了关于大型语言模型可解释性的研究方向，为提升模型的可信度和透明度提供了思路。
关键设计：本文主要关注对现有文献的分析和总结，没有涉及具体的模型设计或参数设置。然而，通过对现有研究的分析，本文可以为未来的模型设计提供指导。例如，可以借鉴一些成功的符号推理方法，将其融入到大型语言模型中，以提升其推理能力。同时，可以采用一些可解释性技术，如注意力机制、知识图谱等，来增强模型的透明度。
📊 实验亮点
本文通过对现有研究的综述，揭示了大型语言模型在符号推理方面存在的局限性，并强调了可解释性的重要性。研究指出，虽然大型语言模型在某些任务上表现出色，但其推理过程往往缺乏透明度，难以验证其结论的正确性。因此，未来的研究需要更加关注如何提升大型语言模型的符号推理能力和可解释性，以使其在更广泛的领域得到应用。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要高度可信赖和可解释性的领域，如金融风控、医疗诊断、法律咨询等。通过提升大型语言模型的符号推理能力和可解释性，可以使其在这些领域发挥更大的作用，并为用户提供更可靠的决策支持。此外，该研究还可以促进人工智能技术的进一步发展，使其更加安全、可靠和可信。
📄 摘要（原文）
The performance of Large language models (LLMs) across a broad range of domains has been impressive but have been critiqued as not being able to reason about their process and conclusions derived. This is to explain the conclusions draw, and also for determining a plan or strategy for their approach. This paper explores the current research in investigating symbolic reasoning and LLMs, and whether an LLM can inherently provide some form of reasoning or whether supporting components are necessary, and, if there is evidence for a reasoning capability, is this evident in a specific domain or is this a general capability? In addition, this paper aims to identify the current research gaps and future trends of LLM explainability, presenting a review of the literature, identifying current research into this topic and suggests areas for future work.