論文の概要: LeanReasoner: Boosting Complex Logical Reasoning with Lean

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.13312v1
• Date: Wed, 20 Mar 2024 05:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 17:58:10.474995
• Title: LeanReasoner: Boosting Complex Logical Reasoning with Lean
• Title（参考訳）: LeanReasoner: 複雑な論理的推論をリーンで促進する
• Authors: Dongwei Jiang, Marcio Fonseca, Shay B. Cohen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、論理的不整合とそのような推論の固有の難しさのために、複雑な論理的推論に苦しむことが多い。 これらの課題に対処するために、定理実証フレームワークであるLeanを使用します。 論理的推論問題をリーン内の定理にフォーマルにすることで、対応する定理を証明または証明することで、それらを解決することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.486080494198724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) often struggle with complex logical reasoning due to logical inconsistencies and the inherent difficulty of such reasoning. We use Lean, a theorem proving framework, to address these challenges. By formalizing logical reasoning problems into theorems within Lean, we can solve them by proving or disproving the corresponding theorems. This method reduces the risk of logical inconsistencies with the help of Lean's symbolic solver. It also enhances our ability to treat complex reasoning tasks by using Lean's extensive library of theorem proofs. Our method achieves state-of-the-art performance on the FOLIO dataset and achieves performance near this level on ProofWriter. Notably, these results were accomplished by fine-tuning on fewer than 100 in-domain samples for each dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、論理的不整合とそのような推論の固有の難しさのために、複雑な論理的推論に苦しむことが多い。 これらの課題に対処するために、定理実証フレームワークであるLeanを使用します。 論理的推論問題をリーン内の定理にフォーマルにすることで、対応する定理を証明または証明することで、それらを解決することができる。 この方法は、リーンのシンボリック・ソルバの助けを借りて、論理的不整合のリスクを低減する。 また、Leanの広範な定理証明ライブラリを使うことで、複雑な推論タスクを扱う能力も向上します。 提案手法は,FOLIOデータセット上での最先端性能を実現し,ProofWriterのこのレベルに近い性能を実現する。 特に、これらの結果はデータセットごとに100個未満のドメインサンプルを微調整することで達成された。

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