LeanReasoner: Boosting Complex Logical Reasoning with Lean

📄 arXiv: 2403.13312v1 📥 PDF

作者: Dongwei Jiang, Marcio Fonseca, Shay B. Cohen

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-20

备注: Accepted to NAACL 2024 main conference

💡 一句话要点

提出LeanReasoner以解决复杂逻辑推理问题

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

关键词: 逻辑推理 定理证明 大型语言模型 符号求解 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在处理复杂逻辑推理时常常出现逻辑不一致性，导致推理效果不佳。
  2. 本文提出了一种利用Lean定理证明框架的方法，通过将逻辑推理问题形式化为定理来进行求解。
  3. 实验结果表明，该方法在FOLIO数据集上实现了最先进的性能，并在ProofWriter上也取得了接近的效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在复杂逻辑推理方面常常面临逻辑不一致性和推理本身的困难。本文利用Lean这一定理证明框架来应对这些挑战。通过将逻辑推理问题形式化为Lean中的定理，我们可以通过证明或反驳相应的定理来解决这些问题。这种方法借助Lean的符号求解器降低了逻辑不一致的风险，并利用其丰富的定理证明库增强了处理复杂推理任务的能力。我们的研究在FOLIO数据集上达到了最先进的性能，并在ProofWriter上取得了接近这一水平的表现。值得注意的是，这些结果是在每个数据集上仅使用不到100个领域内样本进行微调的情况下实现的。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂逻辑推理中面临的逻辑不一致性和推理困难的问题。现有方法在处理此类问题时效果不佳，无法有效保证推理的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用Lean定理证明框架，将逻辑推理问题形式化为定理，通过证明或反驳这些定理来解决推理问题。这种方法能够有效降低逻辑不一致的风险，并利用Lean的定理库增强推理能力。

技术框架：整体架构包括将逻辑推理问题转化为定理的过程，使用Lean的符号求解器进行定理证明，最后通过微调大型语言模型来提升推理性能。主要模块包括定理形式化、求解过程和模型微调。

关键创新：最重要的技术创新点在于将Lean定理证明框架与大型语言模型结合，形成了一种新的推理方法。这种方法与传统的推理方法相比，能够更好地处理复杂逻辑问题，减少逻辑不一致性。

关键设计：在技术细节上，论文对定理的形式化过程进行了优化，确保了定理的准确性和可证明性。此外，微调过程中使用了少量的领域内样本（少于100个），有效提升了模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LeanReasoner在FOLIO数据集上达到了最先进的性能，并在ProofWriter上也取得了接近的效果。这些成果是在每个数据集上仅使用不到100个领域内样本进行微调的情况下实现的，展示了该方法的高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和自动推理等。通过提高大型语言模型在复杂逻辑推理中的表现，LeanReasoner可以为智能系统提供更可靠的推理能力，进而推动人工智能在更广泛领域的应用和发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) often struggle with complex logical reasoning due to logical inconsistencies and the inherent difficulty of such reasoning. We use Lean, a theorem proving framework, to address these challenges. By formalizing logical reasoning problems into theorems within Lean, we can solve them by proving or disproving the corresponding theorems. This method reduces the risk of logical inconsistencies with the help of Lean's symbolic solver. It also enhances our ability to treat complex reasoning tasks by using Lean's extensive library of theorem proofs. Our method achieves state-of-the-art performance on the FOLIO dataset and achieves performance near this level on ProofWriter. Notably, these results were accomplished by fine-tuning on fewer than 100 in-domain samples for each dataset.