Leveraging LLMs for Hypothetical Deduction in Logical Inference: A Neuro-Symbolic Approach

📄 arXiv: 2410.21779v1 📥 PDF

作者: Qingchuan Li, Jiatong Li, Tongxuan Liu, Yuting Zeng, Mingyue Cheng, Weizhe Huang, Qi Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LINA：利用LLM进行假设演绎的神经符号逻辑推理方法

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

关键词: 大型语言模型 逻辑推理 神经符号推理 假设演绎推理 命题逻辑 自然语言理解 智能问答

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖外部符号求解器，泛化能力差，且在转换过程中存在信息损失。
  2. LINA通过LLM自主完成命题逻辑提取和推理，采用假设演绎推理，避免了对外部求解器的依赖和庞大搜索空间。
  3. 实验表明，LINA在多个逻辑推理任务上显著优于现有方法，例如在FOLIO数据集上提升了24.34%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在包括逻辑推理在内的各种推理任务中展现出卓越的潜力。尽管人们已经做出了大量努力，通过外部逻辑符号求解器来增强LLM的逻辑推理能力，但对于不同特征的问题泛化能力差以及符号求解器驱动方法不可避免的问题信息丢失等关键挑战仍然没有解决。为了缓解这些问题，我们引入了LINA，一种LLM驱动的神经符号方法，用于可靠的逻辑推理。通过使LLM能够自主地执行从命题逻辑提取到复杂逻辑推理的转换，LINA不仅增强了推理过程的弹性，而且消除了对外部求解器的依赖。此外，通过采用假设演绎推理范式，LINA有效地规避了困扰传统前向推理方法的庞大搜索空间挑战。经验评估表明，LINA在五个逻辑推理任务中显著优于已建立的命题逻辑框架和传统的提示技术。具体而言，LINA在FOLIO数据集上比LINC提高了24.34%，同时超过了CoT和CoT-SC等提示策略高达24.02%。我们的代码可在https://github.com/wufeiwuwoshihua/nshy上找到。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于外部逻辑符号求解器的LLM逻辑推理方法，在面对不同特征的问题时，泛化能力较弱。此外，将自然语言问题转换为符号表示的过程中，不可避免地会丢失部分信息，影响推理的准确性。

核心思路：LINA的核心思路是利用LLM自身的能力，自主地完成从命题逻辑提取到复杂逻辑推理的整个过程，避免对外部符号求解器的依赖。同时，采用假设演绎推理范式，缩小搜索空间，提高推理效率。

技术框架：LINA的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用LLM从自然语言问题中提取命题逻辑；2) 利用LLM进行假设演绎推理，即先提出假设，然后根据已知信息进行演绎，验证假设的正确性；3) 根据推理结果，给出最终答案。整个过程由LLM自主完成，无需外部干预。

关键创新：LINA最重要的创新点在于其神经符号结合的方式，即利用LLM的自然语言理解和生成能力，以及符号推理的严谨性。与传统方法相比，LINA避免了信息损失，提高了泛化能力，并降低了对外部资源的依赖。此外，假设演绎推理范式的引入，有效地解决了传统前向推理方法搜索空间过大的问题。

关键设计：论文中没有详细描述关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节。具体实现可能依赖于所使用的LLM模型和训练数据。假设演绎推理的具体实现方式，例如如何提出假设、如何进行演绎推理，以及如何评估假设的正确性，需要在代码中进一步分析。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LINA在五个逻辑推理任务上表现出色，显著优于现有方法。在FOLIO数据集上，LINA比LINC提高了24.34%，并且超过了CoT和CoT-SC等提示策略高达24.02%。这些结果表明，LINA在逻辑推理方面具有显著的优势，能够有效地解决现有方法的不足。

🎯 应用场景

LINA方法具有广泛的应用前景，可应用于智能问答、知识图谱推理、自然语言理解等领域。通过提高LLM的逻辑推理能力，可以使其更好地理解和处理复杂问题，从而在医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域发挥更大的作用。未来，该方法有望应用于更复杂的推理场景，例如多步推理、常识推理等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have exhibited remarkable potential across a wide array of reasoning tasks, including logical reasoning. Although massive efforts have been made to empower the logical reasoning ability of LLMs via external logical symbolic solvers, crucial challenges of the poor generalization ability to questions with different features and inevitable question information loss of symbolic solver-driven approaches remain unresolved. To mitigate these issues, we introduce LINA, a LLM-driven neuro-symbolic approach for faithful logical reasoning. By enabling an LLM to autonomously perform the transition from propositional logic extraction to sophisticated logical reasoning, LINA not only bolsters the resilience of the reasoning process but also eliminates the dependency on external solvers. Additionally, through its adoption of a hypothetical-deductive reasoning paradigm, LINA effectively circumvents the expansive search space challenge that plagues traditional forward reasoning methods. Empirical evaluations demonstrate that LINA substantially outperforms both established propositional logic frameworks and conventional prompting techniques across a spectrum of five logical reasoning tasks. Specifically, LINA achieves an improvement of 24.34% over LINC on the FOLIO dataset, while also surpassing prompting strategies like CoT and CoT-SC by up to 24.02%. Our code is available at https://github.com/wufeiwuwoshihua/nshy.