Conceptual and Unbiased Reasoning in Language Models

📄 arXiv: 2404.00205v1 📥 PDF

作者: Ben Zhou, Hongming Zhang, Sihao Chen, Dian Yu, Hongwei Wang, Baolin Peng, Dan Roth, Dong Yu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-30

备注: Preprint under review

💡 一句话要点

提出概念化框架以提升语言模型的概念推理能力

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

关键词: 概念推理 语言模型 抽象推理 自我精炼 符号空间 决策支持 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在概念推理方面表现不足，导致其在抽象问题上的推理能力较弱。
  2. 提出了一种概念化框架，促使模型在抽象问题上进行推理，并生成可验证的符号解。
  3. 实验表明，采用新技术后，模型的概念推理性能提升了8%到11%，表现出更强的推理能力。

📝 摘要（中文）

概念推理是人类认知中关键的抽象和高层次推理能力，但对大型语言模型在此方面的研究较少。本文提出了一种新颖的概念化框架，促使模型在抽象问题上进行概念推理，并在可验证的符号空间中生成解决方案。通过该框架的分析，发现现有大型语言模型在概念推理上表现不佳，相较于直接推理方法，性能下降了9%到28%。此外，本文提出了两种技术，通过生成具有相似推理路径的熟悉问题和促使模型自我精炼，来增强模型的推理能力。实验结果表明，这些技术使模型的概念推理性能提升了8%到11%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在概念推理方面的不足，现有方法在处理抽象问题时表现不佳，导致推理能力受限。

核心思路：通过引入概念化框架，促使模型在抽象问题上进行推理，并在符号空间中生成可验证的解决方案，从而提升其概念推理能力。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是生成具有相似推理路径的熟悉问题，二是促使模型进行自我精炼，以增强推理的可靠性和准确性。

关键创新：最重要的创新点在于提出了概念化框架，强制模型进行高层次的概念推理，这与现有方法的直接推理方式有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数以引导模型关注抽象推理过程，并设计了适应性参数设置，以优化模型在不同推理任务中的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，采用新提出的技术后，模型在概念推理任务上的性能提升了8%到11%。与基线模型相比，现有大型语言模型在多个基准测试中表现不佳，推理能力下降幅度达到9%到28%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和决策支持系统等。通过提升语言模型的概念推理能力，可以在更复杂的任务中实现更高的准确性和可靠性，进而推动人工智能在各行业的应用与发展。未来，这种技术可能会对人机交互和自动化决策产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Conceptual reasoning, the ability to reason in abstract and high-level perspectives, is key to generalization in human cognition. However, limited study has been done on large language models' capability to perform conceptual reasoning. In this work, we bridge this gap and propose a novel conceptualization framework that forces models to perform conceptual reasoning on abstract questions and generate solutions in a verifiable symbolic space. Using this framework as an analytical tool, we show that existing large language models fall short on conceptual reasoning, dropping 9% to 28% on various benchmarks compared to direct inference methods. We then discuss how models can improve since high-level abstract reasoning is key to unbiased and generalizable decision-making. We propose two techniques to add trustworthy induction signals by generating familiar questions with similar underlying reasoning paths and asking models to perform self-refinement. Experiments show that our proposed techniques improve models' conceptual reasoning performance by 8% to 11%, achieving a more robust reasoning system that relies less on inductive biases.