論文の概要: Instantiation-based Formalization of Logical Reasoning Tasks using Language Models and Logical Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16961v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 14:04:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:39.893580
• Title: Instantiation-based Formalization of Logical Reasoning Tasks using Language Models and Logical Solvers
• Title（参考訳）: 言語モデルと論理解を用いた論理推論タスクの検証に基づく形式化
• Authors: Mohammad Raza, Natasa Milic-Frayling,
• Abstract要約: 本稿では,SSV(Semantic Self-Verification)を導入し,自然言語から解法の形式言語への推論問題を正確に定式化する手法を提案する。 SSVは一貫性に基づくアプローチを用いて、モデルによって生成され、解決者によって検証される具体的なインスタンス化を用いて、問題の強力な抽象的な形式化を生成する。 このような*ほぼ確実な推論*は、多くの場合、手動検証の必要性を減らすための新しいアプローチとして提案され、より信頼性が高く自律的なAI推論システムに近づきます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.897782942277061
• License:
• Abstract: Robustness of reasoning remains a significant challenge for large language models, and addressing it is essential for the practical applicability of AI-driven reasoning systems. We introduce Semantic Self-Verification (SSV), a novel approach that addresses the key challenge in combining language models with the rigor of logical solvers: to accurately formulate the reasoning problem from natural language to the formal language of the solver. SSV uses a consistency-based approach to produce strong abstract formalizations of problems using concrete instantiations that are generated by the model and verified by the solver. In addition to significantly advancing the overall reasoning accuracy over the state-of-the-art, a key novelty that this approach presents is a feature of verification that has near-perfect precision over a significant coverage of cases, as we demonstrate on open reasoning benchmarks. We propose such *near-certain reasoning* as a new approach to reduce the need for manual verification in many cases, taking us closer to more dependable and autonomous AI reasoning systems.
• Abstract（参考訳）: 推論のロバスト性は、大きな言語モデルにとって重要な課題であり、AI駆動推論システムの実践的適用に不可欠である。 本稿では,SSV(Semantic Self-Verification)を導入し,言語モデルと論理解法の厳密さを組み合わせ,自然言語から解法の形式言語への推論問題を正確に定式化する手法を提案する。 SSVは一貫性に基づくアプローチを用いて、モデルによって生成され、解決者によって検証される具体的なインスタンス化を用いて、問題の強力な抽象的な形式化を生成する。 最先端技術に対する全体的な推論精度の大幅な向上に加えて、この手法が提示する重要な新規性は、オープンな推論ベンチマークで示すように、ケースのかなりのカバレッジに対してほぼ完璧な精度を持つ検証機能である。 このような*ほぼ確実な推論*は、多くの場合、手動検証の必要性を減らすための新しいアプローチとして提案され、より信頼性が高く自律的なAI推論システムに近づきます。

関連論文リスト

• Elevating Legal LLM Responses: Harnessing Trainable Logical Structures and Semantic Knowledge with Legal Reasoning [19.477062052536887]
  意味と論理的コヒーレンスを橋渡しする教師ありフレームワークである論理・意味統合モデル(LSIM)を提案する。 LSIMは3つの要素から構成される: 強化学習は各質問に対して構造化されたファクトルールチェーンを予測し、訓練可能なDeep Structured Semantic Model(DSSM)は最も関連性の高い質問を検索し、回答内学習は最終回答を生成する。 LSIMが従来の手法に比べて精度と信頼性を著しく向上させるような,自動測定と人的評価デーモンレートによる実世界の法的データセットのQA検証実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:33:07Z)
• Large Language Models Meet Symbolic Provers for Logical Reasoning Evaluation [24.081573908824353]
  一階述語論理(FOL)推論はインテリジェントシステムにおいて重要である。 既存のベンチマークは、広範囲の人間のアノテーションや手作りテンプレートに依存していることが多い。 本稿では,大言語モデルの生成強度を記号型プローサの厳密性と精度で相乗化するProverGenという新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T15:31:54Z)
• JustLogic: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Deductive Reasoning in Large Language Models [51.99046112135311]
  我々は、大言語モデルの厳密な評価のための合成推論ベンチマークであるJustLogicを紹介する。 JustLogicは非常に複雑で、多様な言語パターン、語彙、引数構造を生成することができる。 実験の結果,ほとんどのSOTA (State-of-the-art (SOTA) LLMは人体平均よりも著しく低下していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T15:49:10Z)
• Proof of Thought : Neurosymbolic Program Synthesis allows Robust and Interpretable Reasoning [1.3003982724617653]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、一貫性のない推論に苦戦している。 本研究では,LLM出力の信頼性と透明性を高めるフレームワークであるProof of Thoughtを紹介する。 主な貢献は、論理的整合性を高めるためのソート管理を備えた堅牢な型システム、事実的知識と推論的知識を明確に区別するための規則の明示である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T18:35:45Z)
• A Closer Look at the Self-Verification Abilities of Large Language Models in Logical Reasoning [73.77088902676306]
  論理的推論の文脈において,大規模言語モデル(LLM)の自己検証能力について詳しく検討する。 本研究の主目的は,既存のLCMが誤った推論手順を正確に識別するのに苦労し,自己検証法の有効性を保証できないことにある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T07:13:10Z)
• Language Models can be Logical Solvers [99.40649402395725]
  論理解法の推論過程を直接エミュレートする新しい言語モデルであるLoGiPTを導入する。 LoGiPTは、導出的ソルバの見えない推論過程を明らかにして精錬することから導かれる、新しく構築された命令チューニングデータセットに基づいて微調整される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T16:23:50Z)
• Large Language Models as Analogical Reasoners [155.9617224350088]
  CoT(Chain-of- Thought)は、言語モデルのプロンプトとして、推論タスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示す。 そこで本稿では,大規模言語モデルの推論プロセスを自動的にガイドする,新たなプロンプト手法であるアナログプロンプトを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T00:57:26Z)
• Rationale-Augmented Ensembles in Language Models [53.45015291520658]
  我々は、数発のテキスト内学習のための合理化促進策を再考する。 我々は、出力空間における合理的サンプリングを、性能を確実に向上させるキーコンポーネントとして特定する。 有理拡張アンサンブルは既存のプロンプト手法よりも正確で解釈可能な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T06:20:57Z)
• Logical Satisfiability of Counterfactuals for Faithful Explanations in NLI [60.142926537264714]
  本稿では, 忠実度スルー・カウンタファクトの方法論について紹介する。 これは、説明に表される論理述語に基づいて、反実仮説を生成する。 そして、そのモデルが表現された論理と反ファクトの予測が一致しているかどうかを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T03:40:59Z)
• Modeling and Reasoning in Event Calculus using Goal-Directed Constraint Answer Set Programming [8.677108656718824]
  イベント計算(英: Event Calculus、EC)は、常識推論を健全で論理的な基礎でモデル化する形式主義の一群である。 ECを用いた推論の機械化の試みは、高密度領域における連続的な変化の処理に困難に直面した。 我々は、ECシナリオが自然に、直接、s(CASP)にエンコードされる方法と、誘引的および誘引的推論タスクを実現する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-28T10:43:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。