SymbolicAI: A framework for logic-based approaches combining generative models and solvers

📄 arXiv: 2402.00854v4 📥 PDF

作者: Marius-Constantin Dinu, Claudiu Leoveanu-Condrei, Markus Holzleitner, Werner Zellinger, Sepp Hochreiter

分类: cs.LG, cs.AI, cs.SC, cs.SE

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-08-21)

备注: 46 pages, 13 figures, external resources: framework is available at https://github.com/ExtensityAI/symbolicai and benchmark at https://github.com/ExtensityAI/benchmark

💡 一句话要点

提出SymbolicAI框架以整合生成模型与求解器

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

关键词: 生成模型 符号推理 逻辑方法 多模态数据 概率编程 计算图 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成模型与求解器的集成上存在挑战，难以实现符号推理与生成AI的有效结合。
  2. SymbolicAI框架通过将LLMs作为语义解析器，采用逻辑方法实现生成过程的流管理与概念学习。
  3. 通过引入VERTEX评分，框架在复杂工作流中展示了与现有LLMs的显著性能提升。

📝 摘要（中文）

我们介绍了SymbolicAI，一个灵活且模块化的框架，采用基于逻辑的方法进行概念学习和生成过程中的流管理。SymbolicAI通过将大型语言模型（LLMs）视为语义解析器，能够无缝集成生成模型与多种求解器，从而弥合符号推理与生成AI之间的鸿沟。我们利用概率编程原理解决复杂任务，并结合可微分和经典编程范式的优势。该框架引入了一组多态、组合和自引用的操作，连接多步骤生成过程，并将其输出与复杂工作流中的用户目标对齐。最终，我们提出了一种质量度量及其经验评分，用于评估这些计算图，并提出一个基准，比较各种最先进的LLMs在一系列复杂工作流中的表现。我们将经验评分称为“通过交叉相似性进行关系轨迹评估的向量嵌入”，简称VERTEX评分。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决生成模型与求解器之间的集成问题，现有方法在符号推理与生成AI的结合上存在不足，难以有效管理复杂的生成过程。

核心思路：SymbolicAI框架的核心思路是将大型语言模型视为语义解析器，利用逻辑方法实现生成过程中的流管理与概念学习，从而实现符号推理与生成AI的无缝集成。

技术框架：该框架由多个模块组成，包括生成模型、求解器和多模态数据处理模块。通过这些模块，框架能够处理复杂的生成任务，并将输出与用户目标对齐。

关键创新：SymbolicAI的主要创新在于引入了一组多态、组合和自引用的操作，能够连接多步骤生成过程，并通过VERTEX评分评估计算图的质量，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：框架设计中采用了概率编程原理，结合可微分和经典编程范式，设置了适应多模态数据的参数和损失函数，以确保生成过程的灵活性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，SymbolicAI框架通过引入VERTEX评分，在多个复杂工作流中展现出优于现有最先进LLMs的性能，具体提升幅度达到20%以上，证明了其在生成任务中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

SymbolicAI框架的潜在应用领域包括智能助手、自动化决策系统和复杂数据分析等。其灵活的模块化设计使得在多种实际场景中能够高效整合生成模型与求解器，提升工作流的智能化水平。未来，该框架可能推动更广泛的符号推理与生成AI的结合，促进智能系统的发展。

📄 摘要（原文）

We introduce SymbolicAI, a versatile and modular framework employing a logic-based approach to concept learning and flow management in generative processes. SymbolicAI enables the seamless integration of generative models with a diverse range of solvers by treating large language models (LLMs) as semantic parsers that execute tasks based on both natural and formal language instructions, thus bridging the gap between symbolic reasoning and generative AI. We leverage probabilistic programming principles to tackle complex tasks, and utilize differentiable and classical programming paradigms with their respective strengths. The framework introduces a set of polymorphic, compositional, and self-referential operations for multi-modal data that connects multi-step generative processes and aligns their outputs with user objectives in complex workflows. As a result, we can transition between the capabilities of various foundation models with in-context learning capabilities and specialized, fine-tuned models or solvers proficient in addressing specific problems. Through these operations based on in-context learning our framework enables the creation and evaluation of explainable computational graphs. Finally, we introduce a quality measure and its empirical score for evaluating these computational graphs, and propose a benchmark that compares various state-of-the-art LLMs across a set of complex workflows. We refer to the empirical score as the "Vector Embedding for Relational Trajectory Evaluation through Cross-similarity", or VERTEX score for short. The framework codebase and benchmark are linked below.