Towards Autoformalization of LLM-generated Outputs for Requirement Verification

📄 arXiv: 2511.11829v1 📥 PDF

作者: Mihir Gupte, Ramesh S

分类: cs.CL, cs.AI, cs.FL, cs.LO

发布日期: 2025-11-14

备注: To be submitted for publication

💡 一句话要点

利用LLM自动形式化LLM生成内容，用于需求验证

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

关键词: 自动形式化 大型语言模型 需求验证 形式逻辑 逻辑一致性

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对LLM生成内容（如Gherkin场景）的准确性进行形式化验证的手段。
  2. 提出一种基于LLM的自动形式化方法，将自然语言需求转化为形式逻辑，用于验证LLM生成内容的逻辑一致性。
  3. 实验表明，该方法能有效识别逻辑等价的需求和LLM生成内容中的逻辑不一致，验证了其作为形式验证工具的潜力。

📝 摘要（中文）

随着强大的大型语言模型（LLM）的出现，自动形式化（将非正式语句翻译成形式逻辑的过程）重新引起了人们的兴趣。虽然LLM在从自然语言（NL）生成结构化输出方面显示出潜力，例如从NL特征需求生成Gherkin场景，但目前还没有正式的方法来验证这些输出是否准确。本文朝着解决这一差距迈出了初步的一步，通过探索使用基于LLM的简单自动形式化器来验证LLM生成的输出与一小组自然语言需求的一致性。我们进行了两个不同的实验。在第一个实验中，自动形式化器成功地识别出两个措辞不同的NL需求在逻辑上是等价的，证明了该流程在一致性检查方面的潜力。在第二个实验中，自动形式化器被用来识别给定的NL需求与LLM生成的输出之间的逻辑不一致，突出了其作为形式验证工具的效用。我们的发现虽然有限，但表明自动形式化在确保LLM生成输出的保真度和逻辑一致性方面具有巨大的潜力，为未来对这种新颖应用的更广泛研究奠定了关键基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何验证LLM生成的结构化输出（例如，Gherkin场景）是否满足给定的自然语言需求的问题。现有方法缺乏有效的形式化验证手段，难以保证LLM生成内容的准确性和一致性。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM本身的能力，构建一个自动形式化器，将自然语言需求转化为形式逻辑表达式。然后，通过比较不同需求的形式逻辑表达式或将需求与LLM生成内容的形式逻辑表达式进行比较，从而实现一致性检查和逻辑验证。

技术框架：该方法包含以下主要阶段：1) 输入自然语言需求和LLM生成的输出；2) 使用LLM自动形式化器将自然语言需求和LLM生成的输出转换为形式逻辑表达式；3) 使用逻辑推理引擎（具体实现未知）比较不同需求或需求与输出之间的逻辑关系，判断是否存在逻辑等价或逻辑不一致。

关键创新：该论文的关键创新在于探索了利用LLM进行自动形式化，并将其应用于验证LLM生成内容的逻辑一致性。这是一种新颖的应用方向，为解决LLM生成内容的可靠性问题提供了一种潜在的解决方案。

关键设计：论文中没有详细描述自动形式化器的具体设计，例如LLM的选择、prompt的设计、形式逻辑表达式的表示方法等。逻辑推理引擎的具体实现也未知。这些细节需要在未来的研究中进一步探索。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该自动形式化器能够成功识别逻辑等价的自然语言需求，并能检测出自然语言需求与LLM生成输出之间的逻辑不一致。虽然实验规模较小，但验证了该方法在形式验证方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于软件工程、需求工程等领域，用于验证LLM自动生成的测试用例、代码或其他结构化输出是否满足原始需求。通过自动形式化验证，可以提高软件开发的质量和效率，减少人工验证的成本。

📄 摘要（原文）

Autoformalization, the process of translating informal statements into formal logic, has gained renewed interest with the emergence of powerful Large Language Models (LLMs). While LLMs show promise in generating structured outputs from natural language (NL), such as Gherkin Scenarios from NL feature requirements, there's currently no formal method to verify if these outputs are accurate. This paper takes a preliminary step toward addressing this gap by exploring the use of a simple LLM-based autoformalizer to verify LLM-generated outputs against a small set of natural language requirements. We conducted two distinct experiments. In the first one, the autoformalizer successfully identified that two differently-worded NL requirements were logically equivalent, demonstrating the pipeline's potential for consistency checks. In the second, the autoformalizer was used to identify a logical inconsistency between a given NL requirement and an LLM-generated output, highlighting its utility as a formal verification tool. Our findings, while limited, suggest that autoformalization holds significant potential for ensuring the fidelity and logical consistency of LLM-generated outputs, laying a crucial foundation for future, more extensive studies into this novel application.