Enhancing Logical Reasoning in Language Models via Symbolically-Guided Monte Carlo Process Supervision
作者: Xingwei Tan, Marco Valentino, Mahmud Akhter, Maria Liakata, Nikolaos Aletras
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-09-17)
备注: EMNLP 2025 (Main), 9+6 pages
💡 一句话要点
提出基于符号引导的蒙特卡洛过程监督方法，提升语言模型的逻辑推理能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 逻辑推理 语言模型 符号推理 蒙特卡洛方法 过程奖励模型
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在逻辑推理中过度依赖记忆，缺乏鲁棒的符号抽象和规划能力，容易受到内容变化的影响。
- 论文提出一种基于符号引导的蒙特卡洛过程监督方法，通过合成高质量的符号推理轨迹来提升模型的逻辑推理能力。
- 实验结果表明，该方法在FOLIO和LogicAsker等基准测试中取得了显著提升，并增强了模型在领域外的泛化能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在许多推理基准测试中表现出强大的性能。然而，最近的研究表明，这种性能的主要原因之一是记忆而非泛化。事实上，LLMs容易受到内容变化的影响，表明它们缺乏支持推理过程的鲁棒规划或符号抽象。为了提高可靠性，许多尝试将LLMs与符号方法相结合。然而，由于开发可靠且可扩展的验证机制所涉及的挑战，现有方法未能有效利用符号表示。本文提出通过蒙特卡洛估计大规模合成具有逐步伪标签的高质量符号推理轨迹来克服这些限制。可以基于合成数据高效地训练过程奖励模型（PRM），然后用于选择更多符号轨迹。然后将这些轨迹与直接偏好优化（DPO）和监督微调（SFT）一起使用，以提高逻辑推理和泛化能力。在基准测试（即，FOLIO和LogicAsker）上的结果表明了所提出方法的有效性，并在前沿和开放权重模型上获得了收益。此外，在声明验证数据上的额外实验表明，在生成的符号推理轨迹上进行微调可以增强领域外泛化能力，表明了所提出的方法在增强规划和逻辑推理方面的潜在影响。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型在逻辑推理任务中表现出一定的能力，但这种能力很大程度上依赖于对训练数据的记忆，缺乏真正的推理和泛化能力。它们难以处理内容变化，并且缺乏支持推理过程的符号抽象和规划能力。现有将LLM与符号方法结合的尝试，也面临着验证机制不可靠和难以扩展的问题。
核心思路：论文的核心思路是通过蒙特卡洛方法生成高质量的符号推理轨迹，并使用这些轨迹来监督语言模型的训练。通过这种方式，模型可以学习到更鲁棒的符号表示和推理过程，从而提高其逻辑推理能力和泛化能力。核心在于利用符号推理的明确性和可验证性来指导LLM的学习。
技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 使用蒙特卡洛方法生成大量的符号推理轨迹，并为每个步骤分配伪标签。2) 使用生成的数据训练一个过程奖励模型（PRM），该模型用于评估符号推理轨迹的质量。3) 使用PRM选择高质量的符号推理轨迹。4) 使用选择的轨迹，通过直接偏好优化（DPO）和监督微调（SFT）来训练语言模型。
关键创新：该方法最重要的创新点在于使用蒙特卡洛方法生成符号推理轨迹，并利用过程奖励模型来选择高质量的轨迹。这克服了现有方法中验证机制不可靠和难以扩展的问题。通过这种方式，可以有效地利用符号推理的优势来指导语言模型的训练，从而提高其逻辑推理能力。
关键设计：在蒙特卡洛过程中，需要定义合适的动作空间和状态转移函数，以确保生成的轨迹是有效的。过程奖励模型的设计需要能够准确地评估符号推理轨迹的质量，可以使用各种指标，例如轨迹的完整性、一致性和正确性。DPO和SFT的训练目标需要与逻辑推理任务相关，例如最大化推理的准确率和泛化能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在FOLIO和LogicAsker等基准测试中取得了显著提升。例如，在FOLIO数据集上，该方法在frontier和open-weight模型上均取得了显著的性能提升。此外，在声明验证数据上的实验表明，该方法可以增强模型在领域外的泛化能力。这些结果表明，该方法可以有效地提高语言模型的逻辑推理能力和泛化能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于需要逻辑推理能力的各种场景，例如问答系统、对话系统、知识图谱推理、智能合约验证等。通过提高语言模型的逻辑推理能力，可以使其在这些应用中表现得更加可靠和准确。此外，该方法还可以用于提高模型在其他领域的泛化能力，例如自然语言理解和生成。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have shown strong performance in many reasoning benchmarks. However, recent studies have pointed to memorization, rather than generalization, as one of the leading causes for such performance. LLMs, in fact, are susceptible to content variations, demonstrating a lack of robust planning or symbolic abstractions supporting their reasoning process. To improve reliability, many attempts have been made to combine LLMs with symbolic methods. Nevertheless, existing approaches fail to effectively leverage symbolic representations due to the challenges involved in developing reliable and scalable verification mechanisms. In this paper, we propose to overcome such limitations by synthesizing high-quality symbolic reasoning trajectories with stepwise pseudo-labels at scale via Monte Carlo estimation. A Process Reward Model (PRM) can be efficiently trained based on the synthesized data and then used to select more symbolic trajectories. The trajectories are then employed with Direct Preference Optimization (DPO) and Supervised Fine-Tuning (SFT) to improve logical reasoning and generalization. Our results on benchmarks (i.e., FOLIO and LogicAsker) show the effectiveness of the proposed method with gains on frontier and open-weight models. Moreover, additional experiments on claim verification data reveal that fine-tuning on the generated symbolic reasoning trajectories enhances out-of-domain generalizability, suggesting the potential impact of the proposed method in enhancing planning and logical reasoning.