LeanReasoner: Boosting Logical Reasoning with Lean Framework

Core Concepts

LeanReasoner utilizes Lean framework to enhance logical reasoning capabilities of large language models, achieving state-of-the-art performance on complex reasoning tasks.

Abstract

The content introduces LeanReasoner, a framework that leverages the Lean theorem proving framework to address challenges in logical reasoning faced by large language models. It formalizes logical reasoning problems into theorems within Lean, reducing the risk of logical inconsistencies and enhancing complex reasoning tasks. The method achieves top performance on the FOLIO dataset and near-top performance on ProofWriter with minimal training data. The paper details the components of LeanReasoner, including formalizer, tactic generator, proof search mechanism, and result interpreter. It also compares results from different annotation styles and pretraining methods. Abstract: Large language models struggle with complex logical reasoning. Lean framework used to address challenges. Achieves state-of-the-art performance on FOLIO dataset. Introduction: Logical reasoning challenging for machine learning systems. LLMs often suffer from logical inconsistencies. Recent advances split reasoning into symbolic formalization and problem-solving. Methodology: Lean utilized as a powerful theorem prover and programming language. Formalizes natural language context into Lean for solving problems. Proposes LeanReasoner framework for tackling logical reasoning problems. Results: Three-fold contributions highlighted: intersection between mathematical theorem proving and logical reasoning, enhanced solver development through pre-training data incorporation, availability of training data for research use.

Stats

LeanReasonerは、FOLIOデータセットで最高のパフォーマンスを達成しました。

Quotes

"LeanReasonerは、大規模言語モデルの論理的推論能力を向上させるためにLeanフレームワークを活用しています。" "研究では、数学定理証明と論理的推論の交差点を強調しています。"

Key Insights Distilled From

LeanReasoner

by Dongwei Jian... at arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13312.pdf

Deeper Inquiries

論理的推論における数学定理証明と自然言語処理の交差点について、どのような新たな洞察が得られる可能性がありますか？

この研究では、Leanを用いた論理的推論問題への取り組みが行われました。その結果、数学定理証明と自然言語処理の交差点であるLeanReasonerフレームワークが提案されました。このアプローチは、大規模言語モデル（LLMs）をLean環境内で使用し、形式化されたコンテキストから問題解決を行うことで複雑な論理的推論タスクに取り組んでいます。 この手法によって得られる新しい洞察は以下の通りです： 数学定理証明と自然言語処理は異なる分野であったが、Leanを介してこれら二つの領域を統合することで効果的な方法が見出された。 LeanReasonerフレームワークは、数学的な「核」や推論パターンをLLMsに伝達することで、より高度な推論能力を実現した。 これにより、「数学」と「自然言語」の間に潜む共通点や相互補完性が浮き彫りにされ、知識表現や意味解釈の面でも進展がもたらされています。