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原標(biāo)題：復(fù)旦發(fā)布！通過集成小推理引擎，賦能大模型邏輯推理能力
關(guān)鍵字：規(guī)則,模型,邏輯,邏輯推理,研究者
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：9485字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | 芒果、python引言：探索大語言模型的邏輯推理能力在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（LLMs）的推理能力一直是研究的熱點(diǎn)。這些模型在各種推理任務(wù)上展現(xiàn)出了類似人類的卓越表現(xiàn)，但它們?cè)诶斫馔评硪?guī)則方面仍然不如人類。為了深入探究這一現(xiàn)象，研究者提出了一種邏輯支架推理規(guī)則生成框架，旨在構(gòu)建一個(gè)包含原始和復(fù)合推理規(guī)則的規(guī)則庫。通過對(duì)GPT系列模型的分析，研究者發(fā)現(xiàn)，與人類相比，LLMs在理解邏輯規(guī)則方面存在顯著差距，尤其是在處理復(fù)合和結(jié)構(gòu)復(fù)雜的規(guī)則時(shí)。此外，研究者還將這些規(guī)則提煉成一個(gè)小規(guī)模的推理引擎，用于靈活生成規(guī)則并增強(qiáng)下游推理任務(wù)。通過多重評(píng)估，這個(gè)推理引擎在生成準(zhǔn)確、復(fù)雜和抽象的結(jié)論和前提方面表現(xiàn)出色，并在各種常識(shí)推理任務(wù)中取得了改進(jìn)。總體而言，這項(xiàng)工作揭示了LLMs在掌握推理規(guī)則方面的局限性，并提出了增強(qiáng)它們邏輯推理能力的方法。
論文標(biāo)題：Can LLMs Reason with Rules? Logic Scaffolding for Stress-Testing and Improving LLMs
公眾號(hào)「夕小瑤科技說」后臺(tái)回復(fù)“Logic”獲取論文PD

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文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡(jiǎn)介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網(wǎng)中高管和機(jī)構(gòu)投資人。一線作者來自清北、國(guó)內(nèi)外頂級(jí)AI實(shí)驗(yàn)室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報(bào)道深度。