論文の概要: Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15652v1
• Date: Fri, 21 Feb 2025 18:20:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-24 16:11:03.772653
• Title: Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: 論理的推論によるLLMの強化:包括的調査
• Authors: Fengxiang Cheng, Haoxuan Li, Fenrong Liu, Robert van Rooij, Kun Zhang, Zhouchen Lin,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて顕著な成功を収めた。 近年の研究では、LLMの論理的推論能力にはまだ大きな課題があることがわかった。 本稿では,主な課題を2つの側面にまとめ,分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.91445266392609
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable successes on various natural language tasks. However, recent studies have found that there are still significant challenges to the logical reasoning abilities of LLMs. This paper summarizes and categorizes the main challenges into two aspects: (1) Logical question answering, LLMs often fail to generate the correct answer within complex logical problem which requires sophisticated deductive, inductive or abductive reasoning given a collection of premises and constrains. (2) Logical consistency, LLMs are prone to producing responses contradicting themselves across different questions. For example, a state-of-the-art Macaw question-answering LLM answers Yes to both questions Is a magpie a bird? and Does a bird have wings? but answers No to Does a magpie have wings?. To facilitate this research direction, we comprehensively investigate the most cutting-edge methods and propose detailed taxonomies of these methods. Specifically, to accurately answer complex logic questions, previous methods can be categorized based on reliance on external solvers, prompts, pretraining, and fine-tuning. To avoid logical contradictions, we discuss concepts and solutions of various logical consistencies, including implication, negation, transitivity, factuality consistency, and their composites. In addition, we review commonly used benchmark datasets and evaluation metrics, and discuss promising research directions, such as extensions to modal logic to account for uncertainty, and efficient algorithms satisfying multiple logical consistencies simultaneously.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクにおいて顕著な成功を収めた。 しかし、近年の研究では、LLMの論理的推論能力にはまだ大きな課題があることがわかった。 本稿では,(1)論理的質問応答, LLMは, 複雑な論理的問題において, 厳密な帰納的推論, 帰納的推論, 帰納的推論を必要とする正しい解を生成するのに失敗することが多い。 2) 論理的整合性, LLM は異なる質問に矛盾する応答を生み出す傾向にある。 例えば、最先端のMacaw質問回答 LLM answer yes yes to both question is a magpie a bird? 鳥は羽を持っていますか。 しかし、マグパイは翼を持っているのか? と。 本研究の方向性を明らかにするため,最も最先端な手法を包括的に検討し,これらの手法の詳細な分類法を提案する。 具体的には、複雑な論理問題に正確に答えるために、従来の手法は外部の解法、プロンプト、事前学習、微調整に頼って分類することができる。 論理的矛盾を避けるために, 含意, 否定, 推移性, 事実整合性, それらの合成など, 様々な論理的成分の概念と解について議論する。 さらに、よく使われるベンチマークデータセットと評価指標をレビューし、不確実性を考慮したモーダル論理の拡張や、複数の論理成分を同時に満たす効率的なアルゴリズムなど、将来的な研究方向性について論じる。

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