ACL 2024 | 讓純LLM實(shí)現(xiàn)類人的符號(hào)邏輯推理能力，開(kāi)源框架SymbCoT來(lái)了

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關(guān)鍵字：邏輯推理,符號(hào),符號(hào)化,錯(cuò)誤,方法
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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AIxiv專欄是機(jī)器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過(guò)去數(shù)年，機(jī)器之心AIxiv專欄接收?qǐng)?bào)道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室，有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報(bào)道。投稿郵箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com徐俊東，本文第一作者。本科畢業(yè)于倫敦大學(xué)學(xué)院（UCL），碩士就讀于新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）計(jì)算機(jī)系。主要研究方向?yàn)榇笳Z(yǔ)言模型的推理能力。
個(gè)人主頁(yè)：https://aiden0526.github.io/JundongXu/
不使用外部工具也能讓大語(yǔ)言模型（LLMs）實(shí)現(xiàn)嚴(yán)謹(jǐn)可信的推理，新國(guó)立提出 SymbCoT 推理框架：結(jié)合符號(hào)化邏輯（Symbolic Logical）表達(dá)式與思維鏈，極大提升推理質(zhì)量，魯棒性與可信度。LLMs 已表現(xiàn)出強(qiáng)大的語(yǔ)義理解能力。但現(xiàn)有的 LLMs 在實(shí)行嚴(yán)密的邏輯符號(hào)推理方面還存在很大的不足，依然需要依賴不同的思維提示方法與外部的符號(hào)推理工具進(jìn)行邏輯推理。如何能讓 LLMs 本身具備強(qiáng)大的符號(hào)邏輯推理能力，是目前讓 LLMs 變

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作者微信：almosthuman2014
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