論文の概要: LLM-ARC: Enhancing LLMs with an Automated Reasoning Critic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17663v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 15:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:51:04.494235
• Title: LLM-ARC: Enhancing LLMs with an Automated Reasoning Critic
• Title（参考訳）: LLM-ARC: 自動推論によるLCMの強化
• Authors: Aditya Kalyanpur, Kailash Saravanakumar, Victor Barres, Jennifer Chu-Carroll, David Melville, David Ferrucci,
• Abstract要約: LLM-ARCは,Large Language Models (LLM) の論理的推論能力を高めるために設計された,ニューロシンボリックなフレームワークである。 LLM-ARC は Actor-Critic 方式を採用しており、LLM アクターは宣言論理プログラムと意味的正当性テストを生成し、Automated Reasoning Critic はコードを評価し、テストを実行し、反復的洗練のためのテスト失敗に対するフィードバックを提供する。 実験では,LLMのみのベースラインよりも大幅に改善され,論理的テスト生成と反復的自己精製の重要性が強調された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.054555288077382
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce LLM-ARC, a neuro-symbolic framework designed to enhance the logical reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs), by combining them with an Automated Reasoning Critic (ARC). LLM-ARC employs an Actor-Critic method where the LLM Actor generates declarative logic programs along with tests for semantic correctness, while the Automated Reasoning Critic evaluates the code, runs the tests and provides feedback on test failures for iterative refinement. Implemented using Answer Set Programming (ASP), LLM-ARC achieves a new state-of-the-art accuracy of 88.32% on the FOLIO benchmark which tests complex logical reasoning capabilities. Our experiments demonstrate significant improvements over LLM-only baselines, highlighting the importance of logic test generation and iterative self-refinement. We achieve our best result using a fully automated self-supervised training loop where the Actor is trained on end-to-end dialog traces with Critic feedback. We discuss potential enhancements and provide a detailed error analysis, showcasing the robustness and efficacy of LLM-ARC for complex natural language reasoning tasks.
• Abstract（参考訳）: LLM-ARCは,Large Language Models (LLMs) の論理的推論能力を高めるために設計され,それらをARC(Automated Reasoning Critic)と組み合わせて導入する。 LLM-ARC は Actor-Critic 方式を採用しており、LCM アクターは宣言論理プログラムと意味的正当性テストを生成し、自動推論批評家はコードを評価し、テストを実行し、反復的洗練のためのテスト失敗に対するフィードバックを提供する。 ASP(Answer Set Programming)を用いて実装されたLLM-ARCは、複雑な論理的推論能力をテストするFOLIOベンチマークで88.32%の最先端の精度を達成した。 実験では,LLMのみのベースラインよりも大幅に改善され,論理的テスト生成と反復的自己精製の重要性が強調された。 我々は、アクターが批判的フィードバックでエンドツーエンドのダイアログトレースに基づいて訓練される完全自動自己教師型トレーニングループを用いて、最良の結果を得る。 複雑な自然言語推論タスクに対するLLM-ARCの堅牢性と有効性を示す。

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