論文の概要: Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reliable Reasoning Proofs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09802v3
• Date: Mon, 24 Feb 2025 08:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:50:31.872584
• Title: Neuro-Symbolic Integration Brings Causal and Reliable Reasoning Proofs
• Title（参考訳）: 因果的・信頼性の高い推論証明を提供するニューロ・シンボリック統合
• Authors: Sen Yang, Xin Li, Leyang Cui, Lidong Bing, Wai Lam,
• Abstract要約: LLMの複雑な推論には2行のアプローチが採用されている。 1行の作業は様々な推論構造を持つLLMを誘導し、構造出力は自然に中間推論ステップと見なすことができる。 他方の行では、LCMのない宣言的解法を用いて推論処理を行い、推論精度は向上するが、解法のブラックボックスの性質により解釈性に欠ける。 具体的には,Prologインタプリタが生成した中間検索ログにアクセスし,人間可読推論に解釈可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.07757789781213
• License:
• Abstract: Two lines of approaches are adopted for complex reasoning with LLMs. One line of work prompts LLMs with various reasoning structures, while the structural outputs can be naturally regarded as intermediate reasoning steps. Another line of work adopt LLM-free declarative solvers to do the reasoning task, rendering higher reasoning accuracy but lacking interpretability due to the black-box nature of the solvers. Aiming to resolve the trade-off between answer accuracy and interpretability, we present a simple extension to the latter line of work. Specifically, we showcase that the intermediate search logs generated by Prolog interpreters can be accessed and interpreted into human-readable reasoning proofs. As long as LLMs correctly translate problem descriptions into Prolog representations, the corresponding reasoning proofs are ensured to be causal and reliable. On two logical reasoning and one arithmetic reasoning datasets, our framework obtains significant improvements in terms of both answer accuracy and reasoning proof accuracy. Our code is released at https://github.com/DAMO-NLP-SG/CaRing
• Abstract（参考訳）: LLMの複雑な推論には2行のアプローチが採用されている。 1行の作業は様々な推論構造を持つLLMを誘導し、構造出力は自然に中間推論ステップと見なすことができる。 もう一つの行では、LCMのない宣言的解法を推論タスクに採用し、推論精度を高くするが、解法のブラックボックスの性質のため解釈性に欠ける。 解答精度と解答可能性のトレードオフを解決するため,後者の作業ラインへの簡単な拡張を提案する。 具体的には、Prologインタプリタが生成した中間探索ログにアクセスし、人間可読な推論証明に解釈可能であることを示す。 LLMが問題記述をProlog表現に正しく翻訳する限り、対応する推論証明は因果的かつ信頼性が保証される。 2つの論理的推論と1つの算術的推論データセットに基づいて、我々のフレームワークは、解答精度と解答精度の両方において、大幅な改善が得られる。 私たちのコードはhttps://github.com/DAMO-NLP-SG/CaRingで公開されています。

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