Large Language Models Meet Symbolic Provers for Logical Reasoning Evaluation

📄 arXiv: 2502.06563v2 📥 PDF

作者: Chengwen Qi, Ren Ma, Bowen Li, He Du, Binyuan Hui, Jinwang Wu, Yuanjun Laili, Conghui He

分类: cs.CL

发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-03-02)

备注: Accepted by ICLR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ProverGen框架，结合LLM与符号证明器生成高质量一阶逻辑推理数据集ProverQA。

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

关键词: 一阶逻辑推理 大型语言模型 符号证明器 数据集生成 思维链 逻辑推理评估 ProverQA

📋 核心要点

  1. 现有FOL推理基准依赖人工标注或模板，缺乏复杂性、可扩展性和多样性，难以有效评估LLM的推理能力。
  2. ProverGen框架结合LLM的生成能力和符号证明器的精确性，自动生成高质量、多样化的FOL推理数据集ProverQA。
  3. 实验表明，现有LLM难以解决ProverQA问题，微调后的Llama3.1-8B-Instruct模型在ProverQA上取得显著提升。

📝 摘要（中文）

一阶逻辑(FOL)推理，涉及序列演绎，对于智能系统至关重要，并且是评估推理能力（尤其是在思维链(CoT)上下文中）的重要任务。现有的基准测试通常依赖于大量的人工标注或手工制作的模板，难以实现鲁棒评估所需的复杂性、可扩展性和多样性。为了解决这些限制，我们提出了一种名为ProverGen的新框架，该框架将大型语言模型(LLM)的生成优势与符号证明器的严谨性和精确性相结合，从而能够创建可扩展、多样化和高质量的FOL推理数据集ProverQA。ProverQA的另一个特点是为每个问题包含了可访问且逻辑连贯的中间推理步骤。我们的评估表明，即使使用CoT提示，最先进的LLM也难以解决ProverQA问题，突显了数据集的挑战性。我们还在由我们的框架生成的单独训练集上微调了Llama3.1-8B-Instruct。微调后的模型在同分布和异分布测试集上都表现出持续的改进，表明了我们提出的数据生成框架的价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有FOL推理数据集构建方法的局限性，即人工标注成本高、模板生成数据多样性不足，导致无法充分评估LLM的逻辑推理能力。现有方法难以生成包含清晰推理步骤的数据，不利于分析LLM的推理过程。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM的生成能力来创造多样化的逻辑问题，并借助符号证明器来验证这些问题的正确性，从而自动生成高质量的FOL推理数据集。这种方法结合了LLM的创造性和符号证明器的严谨性，避免了人工标注的繁琐和模板生成的局限性。

技术框架：ProverGen框架包含以下主要模块：1) LLM问题生成器：利用LLM生成FOL推理问题及其答案；2) 符号证明器：使用符号证明器验证LLM生成的问题和答案的逻辑正确性；3) 数据过滤与增强：根据验证结果过滤错误数据，并对正确数据进行增强，例如生成中间推理步骤。最终生成高质量的ProverQA数据集。

关键创新：最重要的技术创新点在于将LLM的生成能力与符号证明器的验证能力相结合，实现FOL推理数据集的自动生成。与传统方法相比，ProverGen能够生成更复杂、更多样化的推理问题，并且保证了数据的逻辑正确性。此外，ProverGen还能生成中间推理步骤，有助于分析LLM的推理过程。

关键设计：具体的技术细节包括：LLM问题生成器的prompt设计，用于引导LLM生成特定类型的推理问题；符号证明器的选择和配置，以保证验证的效率和准确性；数据过滤和增强的策略，例如使用不同的过滤阈值和增强方法来平衡数据的质量和数量。论文中可能还涉及一些超参数的调整，以优化整个框架的性能（具体细节未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使使用CoT提示，现有最先进的LLM在ProverQA数据集上的表现仍然不佳，突显了该数据集的挑战性。通过在ProverGen生成的训练集上微调Llama3.1-8B-Instruct模型，在同分布和异分布测试集上都取得了显著的性能提升，验证了ProverGen框架的有效性。具体的性能提升幅度未知，需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和提升LLM的逻辑推理能力，推动智能问答、知识图谱推理、智能规划等领域的发展。自动生成高质量推理数据集的方法，可以降低数据标注成本，加速相关研究的进展。未来，该方法可以扩展到其他类型的推理任务，例如常识推理、数学推理等。

📄 摘要（原文）

First-order logic (FOL) reasoning, which involves sequential deduction, is pivotal for intelligent systems and serves as a valuable task for evaluating reasoning capabilities, particularly in chain-of-thought (CoT) contexts. Existing benchmarks often rely on extensive human annotation or handcrafted templates, making it difficult to achieve the necessary complexity, scalability, and diversity for robust evaluation. To address these limitations, we propose a novel framework called ProverGen that synergizes the generative strengths of Large Language Models (LLMs) with the rigor and precision of symbolic provers, enabling the creation of a scalable, diverse, and high-quality FOL reasoning dataset, ProverQA. ProverQA is also distinguished by its inclusion of accessible and logically coherent intermediate reasoning steps for each problem. Our evaluation shows that state-of-the-art LLMs struggle to solve ProverQA problems, even with CoT prompting, highlighting the dataset's challenging nature. We also finetune Llama3.1-8B-Instruct on a separate training set generated by our framework. The finetuned model demonstrates consistent improvements on both in-distribution and out-of-distribution test sets, suggesting the value of our proposed data generation framework. Code available at: https://github.com/opendatalab/ProverGen