論文の概要: Do LLMs Dream of Discrete Algorithms?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23408v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 22:03:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.862155
• Title: Do LLMs Dream of Discrete Algorithms?
• Title（参考訳）: LLMは離散アルゴリズムの夢か?
• Authors: Claudionor Coelho Jr, Yanen Li, Philip Tee,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の風景を急速に変化させてきた。 確率的推論への依存は、厳密な論理的推論を必要とする領域における有効性を制限する。 本稿では,論理ベースの推論モジュールでLLMを増強するニューロシンボリックアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have rapidly transformed the landscape of artificial intelligence, enabling natural language interfaces and dynamic orchestration of software components. However, their reliance on probabilistic inference limits their effectiveness in domains requiring strict logical reasoning, discrete decision-making, and robust interpretability. This paper investigates these limitations and proposes a neurosymbolic approach that augments LLMs with logic-based reasoning modules, particularly leveraging Prolog predicates and composable toolsets. By integrating first-order logic and explicit rule systems, our framework enables LLMs to decompose complex queries into verifiable sub-tasks, orchestrate reliable solutions, and mitigate common failure modes such as hallucination and incorrect step decomposition. We demonstrate the practical benefits of this hybrid architecture through experiments on the DABStep benchmark, showing improved precision, coverage, and system documentation in multi-step reasoning tasks. Our results indicate that combining LLMs with modular logic reasoning restores engineering rigor, enhances system reliability, and offers a scalable path toward trustworthy, interpretable AI agents across complex domains.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能のランドスケープを急速に変化させ、自然言語インタフェースとソフトウェアコンポーネントの動的オーケストレーションを可能にした。 しかし、確率的推論への依存は、厳密な論理的推論、離散的な意思決定、堅牢な解釈可能性を必要とする領域における有効性を制限する。 本稿では,これらの制約について検討し,特にPrologの述語や構成可能なツールセットを活用し,論理ベースの推論モジュールでLLMを増強するニューロシンボリックアプローチを提案する。 我々のフレームワークは、一階述語論理と明示的なルールシステムを統合することにより、LCMが複雑なクエリを検証可能なサブタスクに分解し、信頼性の高いソリューションをオーケストレーションし、幻覚や誤ったステップ分解のような一般的な障害モードを緩和することを可能にする。 我々は,DABStepベンチマークを用いて,マルチステップ推論タスクにおける精度,カバレッジ,システムドキュメンテーションの改善を示すことによって,このハイブリッドアーキテクチャの実用的メリットを実証する。 我々の結果は、LLMとモジュラー論理推論を組み合わせることで、エンジニアリングの厳密さを回復し、システムの信頼性を高め、複雑なドメインにまたがる信頼性の高い解釈可能なAIエージェントへのスケーラブルなパスを提供することを示している。

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