論文の概要: Certified Deductive Reasoning with Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04031v2
• Date: Wed, 8 Nov 2023 01:53:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 19:36:20.878242
• Title: Certified Deductive Reasoning with Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルを用いた認定推論
• Authors: Gabriel Poesia, Kanishk Gandhi, Eric Zelikman, Noah D. Goodman
• Abstract要約: Emphguidesと呼ばれる言語モデルのためのツールのクラスを導入し、ステートとインクリメンタルな制約を使って生成をガイドします。 モデルによってガイドを呼び出すことで、自身の生成を有効なステートメントのセットに制約することができる。 論理的推論のための一般的なシステムが,textscLogicGuideと呼ばれるガイドとしてどのように使用できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.51289654360009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models often achieve higher accuracy when reasoning step-by-step in complex tasks. However, even when arriving at a correct final answer, their rationales are often logically unsound or inconsistent. This is a major issue when reliable reasoning traces are needed, such when fine-tuning on model-generated reasoning for self-improvement. To tackle these issues, we introduce a class of tools for language models called \emph{guides}, that use state and incremental constraints to guide generation. A guide can be invoked by the model to constrain its own generation to a set of valid statements given by the tool. In turn, the model's choices can change the guide's state. We show how a general system for logical reasoning can be used as a guide, which we call \textsc{LogicGuide}. Given a reasoning problem in natural language, a model can formalize its assumptions for \textsc{LogicGuide} and guarantee that its step-by-step reasoning is sound. In experiments on PrOntoQA, ProofWriter and Syllogism Validity datasets, \textsc{LogicGuide} significantly improves the performance of GPT-3, GPT-3.5 Turbo and LLaMA (accuracy gains up to 35\%), while drastically reducing \emph{content effects} -- the interference between unwanted prior assumptions and reasoning, which humans and language models suffer from. We then explore bootstrapping GPT-3.5 Turbo and LLaMA using their own reasoning traces. We find that LogicGuide is critical: by training only on certified self-generated reasoning, models can self-improve, avoiding learning from their own hallucinations. Moreover, bootstrapped models enjoy significant boosts on ReClor, a challenging real-world reasoning dataset, even when not relying on formalization at inference time.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルは複雑なタスクでステップバイステップの推論を行う場合、高い精度を達成することが多い。 しかし、たとえ正解に達したとしても、その理性はしばしば論理的に無音または矛盾する。 自己改善のためのモデル生成推論の微調整など、信頼できる推論トレースが必要な場合、これは大きな問題です。 これらの問題に対処するために、我々は、状態制約とインクリメンタル制約を使って生成をガイドする言語モデルのためのツールのクラス「emph{guides}」を紹介した。 ガイドはモデルによって呼び出され、ツールから与えられた有効なステートメントのセットに自身の生成を制約することができる。 モデルの選択は、ガイドの状態を変えることができる。 論理的推論のための一般的なシステムをガイドとして使う方法を示し,それを「textsc{LogicGuide}」と呼ぶ。 自然言語における推論問題を考えると、モデルは \textsc{logicguide} の仮定を定式化し、ステップバイステップの推論が正しいことを保証できる。 PrOntoQA、ProofWriter、Syllogismのデータセットでの実験では、 \textsc{LogicGuide}はGPT-3、GPT-3.5 Turbo、LLaMAのパフォーマンスを著しく向上させ(精度は最大35倍に向上する)、また \emph{content effect} -- 望ましくない前提と推論の間の干渉を劇的に低減する。 次に, GPT-3.5 Turbo と LLaMA のブートストラップについて, 独自の推論トレースを用いて検討する。 認定された自己生成推論のみをトレーニングすることで、モデルは自己改善し、自身の幻覚から学ぶことを避けることができる。 さらに、ブートストラップされたモデルは、推論時の形式化に依存しなくても、現実の困難な推論データセットであるReClor上で大幅に向上する。

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