相信很多大家對全新推理框架SymbCoT 讓大模型實現(xiàn)類人的符號邏輯推理能力還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

站長之家（ChinaZ.com）6月7日 消息:新加坡國立大學(xué)聯(lián)合加州大學(xué)圣芭芭拉分校與奧克蘭大學(xué)的研究人員提出了一種名為SymbCoT（Symbolic Chain-of-Thought）的全新推理框架，旨在提升大語言模型(LLMs)的符號邏輯推理能力。這一框架結(jié)合了符號化邏輯表達式與思維鏈，極大提升了推理的質(zhì)量、魯棒性與可信度。SymbCoT框架已被ACL2024錄用。

SymbCoT框架包含四個主要部分:翻譯、規(guī)劃、執(zhí)行和驗證。翻譯模塊將邏輯推理任務(wù)中的前提和結(jié)論翻譯成符號化表達;規(guī)劃模塊根據(jù)自然語言與符號化表達生成邏輯推理計劃;執(zhí)行模塊遵循邏輯推理規(guī)則驗證結(jié)論的邏輯正確性;驗證模塊通過對比翻譯前后的語義信息，驗證翻譯和執(zhí)行過程中是否存在錯誤。

實驗結(jié)果表明，SymbCoT在三個復(fù)雜邏輯推理數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)均優(yōu)于傳統(tǒng)思維鏈（CoT）和使用外部推理工具的方法。具體來說，在GPT3.5-turbo和GPT-4上，SymbCoT的性能分別提升了22.08%、9.31%和7.88%。此外，SymbCoT在復(fù)雜場景推理、可信度和魯棒性方面也優(yōu)于現(xiàn)有方法。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.18357

項目地址：https://github.com/Aiden0526/SymbCoT

SymbCoT的優(yōu)勢在于:

復(fù)雜推理能力:SymbCoT在處理更深層次推理問題時表現(xiàn)更佳。

魯棒性:SymbCoT在執(zhí)行符號表達式語法時的成功率顯著提高，顯示出對語法錯誤的魯棒性。

可信的邏輯推理:與傳統(tǒng)CoT相比，SymbCoT基于嚴密的邏輯推理和驗證，有效消除了過程中的不可信因素。

符號與自然語言混合表達:SymbCoT通過結(jié)合符號和自然語言表達來糾正翻譯錯誤并增強邏輯推理的有效性。

不同LLM的影響:SymbCoT與更先進的模型（如GPT-4）之間的協(xié)同效應(yīng)更為顯著。

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