論文の概要: ChatLogic: Integrating Logic Programming with Large Language Models for Multi-Step Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10162v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 11:06:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 19:19:02.338099
• Title: ChatLogic: Integrating Logic Programming with Large Language Models for Multi-Step Reasoning
• Title（参考訳）: ChatLogic: マルチステップ推論のための大規模言語モデルとロジックプログラミングの統合
• Authors: Zhongsheng Wang, Jiamou Liu, Qiming Bao, Hongfei Rong, Jingfeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では、推論タスクに特化したフレームワークChatLogicを紹介する。 ChatLogicでは、言語モデルが中心的な役割を担い、コントローラとして機能し、すべてのシステム運用ステージに参加する。 本稿では,論理問題を推論エンジンとのシンボリックな統合に変換する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.468435593587808
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) such as ChatGPT and GPT-4 have demonstrated impressive capabilities in various generative tasks. However, their performance is often hampered by limitations in accessing and leveraging long-term memory, leading to specific vulnerabilities and biases, especially during long interactions. This paper introduces ChatLogic, an innovative framework specifically targeted at LLM reasoning tasks that can enhance the performance of LLMs in multi-step deductive reasoning tasks by integrating logic programming. In ChatLogic, the language model plays a central role, acting as a controller and participating in every system operation stage. We propose a novel method of converting logic problems into symbolic integration with an inference engine. This approach leverages large language models' situational understanding and imitation skills and uses symbolic memory to enhance multi-step deductive reasoning capabilities. Our results show that the ChatLogic framework significantly improves the multi-step reasoning capabilities of LLMs. The source code and data are available at \url{https://github.com/Strong-AI-Lab/ChatLogic}
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやGPT-4のような大規模言語モデル(LLM)は、様々な生成タスクにおいて印象的な機能を示している。 しかしながら、そのパフォーマンスは長期記憶へのアクセスと利用の制限によって妨げられ、特に長時間の相互作用において、特定の脆弱性やバイアスが発生する。 本稿では,LLM推論タスクを特に対象とする革新的なフレームワークであるChatLogicを紹介する。 ChatLogicでは、言語モデルが中心的な役割を担い、コントローラとして機能し、すべてのシステム運用ステージに参加する。 本稿では,論理問題を推論エンジンとのシンボリックな統合に変換する新しい手法を提案する。 このアプローチは、大規模言語モデルの状況理解と模倣のスキルを活用し、シンボリックメモリを使用して、多段階推論能力を向上させる。 その結果,ChatLogic フレームワークは LLM の多段階推論能力を大幅に向上させることがわかった。 ソースコードとデータは \url{https://github.com/Strong-AI-Lab/ChatLogic} で公開されている。

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