論文の概要: SymBa: Symbolic Backward Chaining for Structured Natural Language Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12806v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 18:10:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:49.610404
• Title: SymBa: Symbolic Backward Chaining for Structured Natural Language Reasoning
• Title（参考訳）: SymBa: 構造化自然言語推論のためのシンボリック・バックワード・チェイン
• Authors: Jinu Lee, Wonseok Hwang,
• Abstract要約: 我々はシンボリック・ソルバとLLMを統合した新しい後方連鎖システムSymBaを提案する。 SymBa では、解法が証明過程を制御し、解法が証明を完成させるために新しい情報を必要とする場合にのみ LLM が呼び出される。 完全性を活用して、SymBaは、ベースラインと比較して、導出性、リレーショナル、および算術的推論ベンチマークの大幅な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.893124686141782
• License:
• Abstract: To improve the performance and explainability of LLM-based natural language reasoning, structured reasoning can be applied to generate explicitly structured proofs. Among different methods for structured reasoning, we specifically focus on backward chaining, where the proof goal is recursively decomposed to subgoals by searching and applying rules. We argue that current LLM-based backward chaining systems (e.g. Least-to-most prompting and LAMBADA) are incomplete, as they omit crucial algorithmic components identified from the classic backward chaining algorithm (SLD Resolution) in computational logic. To this end, we propose a novel backward chaining system, SymBa (Symbolic Backward Chaining), which integrates a symbolic solver and an LLM. In SymBa, the solver controls the proof process, and the LLM is only called when the solver requires new information to complete the proof. Empowered by completeness, SymBa achieves a significant improvement in deductive, relational, and arithmetic reasoning benchmarks compared to the baselines.
• Abstract（参考訳）: LLMに基づく自然言語推論の性能と説明性を向上させるために、構造化推論を適用して明示的に構造化された証明を生成する。 構造化推論の様々な方法の中で、我々は特に、証明目標をルールの探索と適用によってサブゴールに再帰的に分解する後方連鎖に焦点をあてる。 計算論理における古典的後方連鎖アルゴリズム(SLD分解能)から同定された重要なアルゴリズム成分を省略するため、現在のLLMベースの後方連鎖システム(例えば、Last-to-most promptingとLAMBADA)は不完全である。 そこで本研究では,シンボリック・バックワード・チェイン(Symbic Backward Chaining)と呼ばれる,シンボリック・バックワード・チェイン(Symbic Backward Chaining)システムを提案する。 SymBa では、解法が証明過程を制御し、解法が証明を完成させるために新しい情報を必要とする場合にのみ LLM が呼び出される。 完全性を活用して、SymBaは、ベースラインと比較して、導出性、リレーショナル、および算術的推論ベンチマークの大幅な改善を実現している。

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