Puzzle Solving using Reasoning of Large Language Models: A Survey
作者: Panagiotis Giadikiaroglou, Maria Lymperaiou, Giorgos Filandrianos, Giorgos Stamou
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-09-14)
期刊: Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 11574-11591, Miami, Florida, USA. Association for Computational Linguistics, 2024
DOI: 10.18653/v1/2024.emnlp-main.646
💡 一句话要点
通过大型语言模型推理解决难题的调查研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 解谜能力 逻辑推理 神经符号方法 数据集评估 复杂推理任务 提示技术
📋 核心要点
- 现有方法在复杂推理任务中面临显著挑战，LLMs的能力与人类推理存在差距。
- 论文提出了一种独特的分类法，将难题分为基于规则和无规则，评估LLMs的多种方法。
- 通过对数据集和基准的回顾，识别出LLMs在复杂难题场景中的性能瓶颈和改进方向。
📝 摘要（中文）
本调查研究探讨了大型语言模型（LLMs）在解谜方面的能力，揭示了其在人工智能领域的潜力与挑战，标志着理解其在复杂推理任务中的适用性的重要一步。研究采用独特的分类法，将难题分为基于规则和无规则两类，批判性地评估了LLMs在不同方法论下的表现，包括提示技术、神经符号方法和微调。通过对相关数据集和基准的回顾，我们评估了LLMs的性能，识别出在复杂难题场景中的显著挑战。研究结果强调了LLMs能力与类人推理之间的差距，尤其是在需要高级逻辑推理的情况下，强调了新策略和丰富数据集的必要性，以提升LLMs的解谜能力并推动人工智能的逻辑推理和创造性问题解决的进展。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在解谜任务中的应用问题，现有方法在复杂推理和逻辑推理方面存在显著不足，尤其是在处理高级逻辑推理时。
核心思路：论文的核心思路是通过独特的分类法对难题进行系统评估，结合多种方法论（如提示技术、神经符号方法和微调）来提升LLMs的解谜能力。这样的设计旨在全面理解LLMs在解谜任务中的表现及其局限性。
技术框架：整体架构包括数据集的选择、难题的分类、LLMs的评估方法和性能分析。主要模块包括数据预处理、模型训练、性能评估和结果分析。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于规则和无规则的难题分类法，并结合多种评估方法，系统性地分析LLMs的表现。这一方法与现有的单一评估方法本质上不同，提供了更全面的视角。
关键设计：在关键设计上，论文详细描述了数据集的选择标准、模型的微调策略、损失函数的设置以及评估指标的选择，以确保评估结果的可靠性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，LLMs在复杂难题场景中的表现存在显著差距，尤其是在需要高级逻辑推理的任务中。通过采用新的分类法和多种评估方法，研究识别出LLMs在解谜能力上的主要瓶颈，为未来的研究提供了明确的改进方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括教育、游戏设计和人工智能助手等。通过提升LLMs在解谜任务中的能力，可以为用户提供更智能的交互体验，推动教育和娱乐领域的创新。同时，该研究也为未来的AI逻辑推理和创造性问题解决提供了重要的理论基础和实践指导。
📄 摘要（原文）
Exploring the capabilities of Large Language Models (LLMs) in puzzle solving unveils critical insights into their potential and challenges in AI, marking a significant step towards understanding their applicability in complex reasoning tasks. This survey leverages a unique taxonomy -- dividing puzzles into rule-based and rule-less categories -- to critically assess LLMs through various methodologies, including prompting techniques, neuro-symbolic approaches, and fine-tuning. Through a critical review of relevant datasets and benchmarks, we assess LLMs' performance, identifying significant challenges in complex puzzle scenarios. Our findings highlight the disparity between LLM capabilities and human-like reasoning, particularly in those requiring advanced logical inference. The survey underscores the necessity for novel strategies and richer datasets to advance LLMs' puzzle-solving proficiency and contribute to AI's logical reasoning and creative problem-solving advancements.