論文の概要: VERUS-LM: a Versatile Framework for Combining LLMs with Symbolic Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14540v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:57:06.422598
• Title: VERUS-LM: a Versatile Framework for Combining LLMs with Symbolic Reasoning
• Title（参考訳）: VERUS-LM: LLMとシンボリック推論を組み合わせた多言語フレームワーク
• Authors: Benjamin Callewaert, Simon Vandevelde, Joost Vennekens,
• Abstract要約: 本稿では,ニューロシンボリック推論の新しい枠組みであるVERUS-LMを紹介する。 VERUS-LMは汎用的なプロンプト機構を採用し、クエリからドメイン知識を明確に分離する。 提案手法は,LLMを著しく上回る,新しいデータセットの多種多様な推論に成功していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.867818326729367
• License:
• Abstract: A recent approach to neurosymbolic reasoning is to explicitly combine the strengths of large language models (LLMs) and symbolic solvers to tackle complex reasoning tasks. However, current approaches face significant limitations, including poor generalizability due to task-specific prompts, inefficiencies caused by the lack of separation between knowledge and queries, and restricted inferential capabilities. These shortcomings hinder their scalability and applicability across diverse domains. In this paper, we introduce VERUS-LM, a novel framework designed to address these challenges. VERUS-LM employs a generic prompting mechanism, clearly separates domain knowledge from queries, and supports a wide range of different logical reasoning tasks. This framework enhances adaptability, reduces computational cost, and allows for richer forms of reasoning, such as optimization and constraint satisfaction. We show that our approach succeeds in diverse reasoning on a novel dataset, markedly outperforming LLMs. Additionally, our system achieves competitive results on common reasoning benchmarks when compared to other state-of-the-art approaches, and significantly surpasses them on the difficult AR-LSAT dataset. By pushing the boundaries of hybrid reasoning, VERUS-LM represents a significant step towards more versatile neurosymbolic AI systems
• Abstract（参考訳）: ニューロシンボリック推論に対する最近のアプローチは、大規模言語モデル(LLM)とシンボリック・ソルバの強みを明示的に組み合わせ、複雑な推論タスクに取り組むことである。 しかし、現在のアプローチでは、タスク固有のプロンプトによる一般化性の低下、知識とクエリの分離の欠如による非効率性、推論能力の制限など、大きな制限に直面している。 これらの欠点は、さまざまなドメインにわたるスケーラビリティと適用性を妨げます。 本稿では,これらの課題に対処するための新しいフレームワークであるVERUS-LMを紹介する。 VERUS-LMは汎用的なプロンプト機構を採用し、クエリからドメイン知識を明確に分離し、幅広い論理的推論タスクをサポートする。 このフレームワークは適応性を高め、計算コストを削減し、最適化や制約満足度といった推論のリッチな形式を可能にする。 提案手法は,LLMを著しく上回る,新しいデータセットの多種多様な推論に成功していることを示す。 さらに,本システムでは,他の最先端手法と比較して,共通推論ベンチマークの競争結果が得られ,難解なAR-LSATデータセットよりも大幅に上回っている。 ハイブリッド推論の境界を推し進めることで、VERUS-LMはより多用途なニューロシンボリックAIシステムへの重要な一歩となる。

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