論文の概要: Learning Deductive Reasoning from Synthetic Corpus based on Formal Logic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07336v3
• Date: Tue, 14 Nov 2023 03:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 18:23:31.180936
• Title: Learning Deductive Reasoning from Synthetic Corpus based on Formal Logic
• Title（参考訳）: 形式論理に基づく合成コーパスからの導出推論の学習
• Authors: Terufumi Morishita, Gaku Morio, Atsuki Yamaguchi, Yasuhiro Sogawa
• Abstract要約: 本研究では,言語モデル(LM)に対する合成コーパスに基づくアプローチについて検討し,論理的帰納的推論能力を得る。 形式論理理論に基づく推論規則は,多段階的に組み合わせることで,他の推論規則を導出することができる。 我々は、FLDコーパスで訓練されたLMがより一般化可能な推論能力を取得することを実証的に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.503982715625902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study a synthetic corpus based approach for language models (LMs) to acquire logical deductive reasoning ability. The previous studies generated deduction examples using specific sets of deduction rules. However, these rules were limited or otherwise arbitrary, limiting the generalizability of acquired reasoning ability. We rethink this and adopt a well-grounded set of deduction rules based on formal logic theory, which can derive any other deduction rules when combined in a multistep way. Then, using the proposed corpora, which we name FLD (Formal Logic Deduction), we first evaluate and analyze the logical reasoning ability of the latest LLMs. Even GPT-4 can solve only half of the problems, suggesting that pure logical reasoning isolated from knowledge is still challenging for the LLMs, and additional training specialized in logical reasoning is indeed essential. We next empirically verify that LMs trained on FLD corpora acquire more generalizable reasoning ability. Furthermore, we identify the aspects of reasoning ability on which deduction corpora can enhance LMs and those on which they cannot, and discuss future directions on each aspect. The released corpora serve both as learning resources and as challenging benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルのための合成コーパスベースアプローチ(lms)による論理推論能力の獲得について検討した。 前回の研究では、特定の推論規則を用いて推論例を生成した。 しかし、これらの規則は限定的あるいは任意のものであり、獲得した推論能力の一般化性を制限する。 我々はこれを再考し、形式論理理論に基づく十分な根拠を持つ推論規則の集合を採用し、多段階の方法で結合すると他の推論規則を導出することができる。 次に、FLD(Formal Logic Deduction)と呼ばれる提案したコーパスを用いて、最新のLCMの論理的推論能力を評価し、解析する。 GPT-4でさえ、知識から分離された純粋論理的推論はLLMにとって依然として困難であり、論理的推論に特化した追加の訓練は確かに不可欠である。 次に、fldコーパスで訓練されたlmsがより一般化可能な推論能力を得ることを実証的に検証する。 さらに,推論能力の面において,推論コーパスがlmsを向上できるか,できないかを明らかにするとともに,各側面の今後の方向性について考察する。 リリースされたコーパスは、学習リソースと挑戦的なベンチマークの両方を提供する。

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