論文の概要: Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18357v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 07:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 21:43:40.161227
- Title: Faithful Logical Reasoning via Symbolic Chain-of-Thought
- Title（参考訳）: シンボリック・チェーン・オブ・サートによる忠実な論理的推論
- Authors: Jundong Xu, Hao Fei, Liangming Pan, Qian Liu, Mong-Li Lee, Wynne Hsu,
- Abstract要約: シンボリック表現と論理規則をChain-of-Thoughtプロンプトと統合するフレームワークであるSymbCoTを提案する。
我々は、SymbCoTがCoT法よりも大幅に改善されていることを示す。
これは、論理的推論のために記号表現と規則をCoTに結合する最初の方法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.94884827166363
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While the recent Chain-of-Thought (CoT) technique enhances the reasoning ability of large language models (LLMs) with the theory of mind, it might still struggle in handling logical reasoning that relies much on symbolic expressions and rigid deducing rules. To strengthen the logical reasoning capability of LLMs, we propose a novel Symbolic Chain-of-Thought, namely SymbCoT, a fully LLM-based framework that integrates symbolic expressions and logic rules with CoT prompting. Technically, building upon an LLM, SymbCoT 1) first translates the natural language context into the symbolic format, and then 2) derives a step-by-step plan to solve the problem with symbolic logical rules, 3) followed by a verifier to check the translation and reasoning chain. Via thorough evaluations on 5 standard datasets with both First-Order Logic and Constraint Optimization symbolic expressions, SymbCoT shows striking improvements over the CoT method consistently, meanwhile refreshing the current state-of-the-art performances. We further demonstrate that our system advances in more faithful, flexible, and explainable logical reasoning. To our knowledge, this is the first to combine symbolic expressions and rules into CoT for logical reasoning with LLMs. Code is open at https://github.com/Aiden0526/SymbCoT.
- Abstract（参考訳）: 最近のChain-of-Thought(CoT)技術は、大きな言語モデル(LLM)の推論能力を心の理論で強化するが、それでも象徴的な表現や厳格な推論規則に大きく依存する論理的推論を扱うのに苦労するかもしれない。
LLMの論理的推論能力を強化するために,シンボル表現と論理規則をCoTプロンプトと統合した完全LLMベースのフレームワークであるSymbCoTを提案する。
技術的には、LLM、SymbCoT上に構築する
1)まず自然言語の文脈を記号形式に変換し、次に
2) 記号論理規則で問題を解決するためのステップバイステッププランを導出する。
3) 続いて翻訳及び推論連鎖をチェックする検証者。
First-Order LogicとConstraint Optimizationのシンボル式を使った5つの標準データセットの徹底的な評価により、SymbCoTはCoTメソッドよりも大幅に改善されている一方で、現在の最先端のパフォーマンスを更新している。
さらに、我々のシステムがより忠実で、柔軟で、説明可能な論理的推論で進んでいることを実証する。
我々の知る限りでは、LLMの論理的推論のために記号表現と規則をCoTに結合するのはこれが初めてである。
コードはhttps://github.com/Aiden0526/SymbCoT.comで公開されている。
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