Improving Rule-based Reasoning in LLMs using Neurosymbolic Representations

📄 arXiv: 2502.01657v3 📥 PDF

作者: Varun Dhanraj, Chris Eliasmith

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-01-31 (更新: 2025-05-28)

期刊: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pages 30577--30596

DOI: 10.18653/v1/2025.emnlp-main.1556

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出神经符号表示方法，提升LLM在数学推理任务中的规则遵循能力

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

关键词: 神经符号推理 大型语言模型 数学推理 规则遵循 向量表示

📋 核心要点

  1. LLM在需要精确规则遵循的推理任务（如数学推理）中表现不足，难以保证结果的可靠性。
  2. 该论文提出一种神经符号方法，将LLM的隐藏状态编码为神经符号向量，在神经符号空间中进行推理。
  3. 实验表明，该方法在数学推理任务上显著优于思维链提示和LoRA微调，且不影响其他任务的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)在可靠地解决推理任务，特别是那些需要精确规则遵循的任务（如数学推理）时，仍然面临挑战。本文提出了一种新颖的神经符号方法，通过将隐藏状态编码为神经符号向量，从而在神经符号向量空间内进行问题求解，以此来改进LLM的推理能力。结果被解码并与原始隐藏状态合并，从而显著提升模型在数值推理任务上的性能。通过神经符号表示卸载计算，该方法增强了效率、可靠性和可解释性。实验结果表明，与思维链提示和监督微调(LoRA)相比，在一系列数学推理任务上，交叉熵损失平均降低了88.6%，正确解决的问题数量增加了15.4倍，同时没有降低模型在其他任务上的性能。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：LLM在数学推理等需要精确规则遵循的任务中表现不佳，现有方法如思维链提示（Chain-of-Thought prompting）和微调虽然能提升性能，但仍然存在可靠性问题，且可能导致模型在其他任务上的性能下降。因此，需要一种更有效、更可靠的方法来提升LLM的推理能力，同时保持其通用性。

核心思路：该论文的核心思路是将LLM的隐藏状态转换为神经符号表示，利用符号推理的精确性和可靠性来辅助LLM的推理过程。通过在神经符号向量空间中进行计算，可以有效地卸载LLM的计算负担，提高推理效率和准确性。最终，将神经符号推理的结果解码并融合回LLM的隐藏状态，从而增强LLM的推理能力。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) LLM生成隐藏状态；2) 将隐藏状态编码为神经符号向量；3) 在神经符号向量空间中进行推理计算；4) 将神经符号推理结果解码；5) 将解码后的结果与原始隐藏状态合并；6) LLM基于合并后的隐藏状态生成最终答案。整个框架利用LLM的上下文理解能力和神经符号推理的精确计算能力，实现更可靠的推理。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将神经符号表示引入到LLM的推理过程中，通过神经符号向量空间进行计算，从而有效地结合了神经模型的泛化能力和符号推理的精确性。与传统的思维链提示和微调方法相比，该方法能够更有效地利用规则和知识，提高推理的可靠性和效率。

关键设计：具体的神经符号编码和解码方式、神经符号向量空间的构建、以及如何将解码后的结果与原始隐藏状态有效融合是关键的设计细节。论文中可能涉及特定的编码器和解码器结构、向量空间的维度设计、以及融合策略（例如，加权平均或注意力机制）等。这些细节决定了神经符号表示的有效性和最终的推理性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在数学推理任务上取得了显著的性能提升。与思维链提示和LoRA微调相比，交叉熵损失平均降低了88.6%，正确解决的问题数量增加了15.4倍。更重要的是，该方法在提升数学推理性能的同时，没有降低模型在其他任务上的性能，表明该方法具有良好的通用性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要精确规则遵循的各种推理任务，例如数学问题求解、逻辑推理、知识图谱推理等。该方法可以提高LLM在这些任务中的可靠性和准确性，从而在教育、金融、科学研究等领域具有广泛的应用前景。未来，该方法还可以扩展到其他类型的推理任务，并与其他技术（如知识图谱、规则引擎）相结合，构建更强大的智能系统。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) continue to face challenges in reliably solving reasoning tasks, particularly those that require precise rule following, as often found in mathematical reasoning. This paper introduces a novel neurosymbolic method that improves LLM reasoning by encoding hidden states into neurosymbolic vectors, enabling problem-solving within a neurosymbolic vector space. The results are decoded and merged with the original hidden state, significantly boosting the model's performance on numerical reasoning tasks. By offloading computation through neurosymbolic representations, this method enhances efficiency, reliability, and interpretability. Experimental results demonstrate an average of 88.6% lower cross-entropy loss and 15.4 times more problems correctly solved on a suite of mathematical reasoning tasks compared to chain-of-thought prompting and supervised fine-tuning (LoRA), without degrading performance on other tasks. We make our code available at: https://github.com/vdhanraj/Neurosymbolic-LLM.