LogicAsker: Evaluating and Improving the Logical Reasoning Ability of Large Language Models

📄 arXiv: 2401.00757v3 📥 PDF

作者: Yuxuan Wan, Wenxuan Wang, Yiliu Yang, Youliang Yuan, Jen-tse Huang, Pinjia He, Wenxiang Jiao, Michael R. Lyu

分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.LO

发布日期: 2024-01-01 (更新: 2024-10-08)

备注: Accepted by EMNLP 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出LogicAsker以评估和提升大型语言模型的逻辑推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 逻辑推理 大型语言模型 评估方法 微调技术 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法在评估大型语言模型的逻辑推理能力时，往往侧重于下游任务的准确性，缺乏对推理过程的直接评估。
  2. LogicAsker通过引入基于命题和谓词逻辑的原子推理技能，系统性地评估和提升大型语言模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，LLMs在逻辑推理方面存在显著缺陷，推理失败率高达90%，而通过微调数据可提升推理能力达5%。

📝 摘要（中文）

我们介绍了LogicAsker，这是一种新颖的方法，用于评估和增强大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和GPT-4的逻辑推理能力。尽管LLMs在写作辅助、代码生成和机器翻译等任务中表现出色，但评估其推理能力一直是一个挑战。传统评估往往优先考虑下游任务的准确性，而非直接评估推理过程。LogicAsker通过一组基于命题和谓词逻辑的原子推理技能，系统性地检查和改善LLMs的推理能力。我们的研究揭示了LLMs在逻辑规则学习上的显著差距，推理失败率在不同模型中从29%到90%不等。此外，我们利用这些发现构建了针对性的示例和微调数据，显著提升了如GPT-4o等模型的逻辑推理能力，提升幅度可达5%。这是首次利用测试案例结果有效改进LLMs的形式推理能力。我们公开了代码、数据和结果，以促进进一步研究和结果复现。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在逻辑推理能力评估中的不足，现有方法未能有效捕捉模型的推理过程和逻辑规则学习的缺陷。

核心思路：论文提出LogicAsker，通过原子推理技能对LLMs进行系统评估，进而识别推理失败并进行针对性改进。这样的设计旨在填补传统评估方法的空白，直接关注推理能力。

技术框架：整体架构包括逻辑推理能力评估模块、推理失败分析模块和微调数据生成模块。首先评估模型的推理能力，接着分析失败原因，最后生成针对性示例以进行微调。

关键创新：最重要的创新在于首次利用测试案例结果来有效改进LLMs的形式推理能力，这与现有方法的侧重于任务准确性形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，采用了基于逻辑规则的评估标准，损失函数设计上强调推理能力的提升，网络结构则结合了逻辑推理的特点，以增强模型的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LogicAsker能够有效识别LLMs的推理失败，失败率在不同模型中高达90%。通过针对性微调，模型如GPT-4o的逻辑推理能力提升了5%，显示出该方法在提升推理能力方面的显著效果。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、法律和科学研究等需要逻辑推理的场景。通过提升大型语言模型的推理能力，可以在这些领域提供更高效的智能辅助，推动相关技术的进步与应用。未来，该方法有望为更多领域的推理任务提供支持，提升人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

We introduce LogicAsker, a novel approach for evaluating and enhancing the logical reasoning capabilities of large language models (LLMs) such as ChatGPT and GPT-4. Despite LLMs' prowess in tasks like writing assistance, code generation, and machine translation, assessing their ability to reason has been challenging. Traditional evaluations often prioritize accuracy on downstream tasks over direct assessments of reasoning processes. LogicAsker addresses this gap by employing a set of atomic reasoning skills grounded in propositional and predicate logic to systematically examine and improve the reasoning prowess of LLMs. Our methodology reveals significant gaps in LLMs' learning of logical rules, with identified reasoning failures ranging from 29\% to 90\% across different models. Moreover, we leverage these findings to construct targeted demonstration examples and fine-tune data, notably enhancing logical reasoning in models like GPT-4o by up to 5\%. To our knowledge, this is the first effort to utilize test case outcomes to effectively refine LLMs' formal reasoning capabilities. We make our code, data, and results publicly available (https://github.com/yxwan123/LogicAsker) to facilitate further research and replication of our findings.