大型語言模型的可廢止推理基準測試：初步實驗和未來方向

Centrala begrepp

本文探討大型語言模型 (LLM) 在可廢止推理方面的能力，提出了一個基於可廢止邏輯推理器基準測試的LLM基準測試，並利用ChatGPT進行初步實驗，比較其與可廢止邏輯定義的推理模式的異同。

Sammanfattning

標題：大型語言模型的可廢止推理基準測試：初步實驗和未來方向
作者：Ilias Tachmazidis, Sotiris Batsakis, Grigoris Antoniou

本研究旨在探討大型語言模型 (LLM) 在可廢止推理方面的能力，並提出一個基於可廢止邏輯推理器基準測試的LLM基準測試方法。

Viktiga insikter från

Benchmarking Defeasible Reasoning with Large Language Models -- Initial Experiments and Future Directions

by Ilias Tachma... på arxiv.org 10-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.12509.pdf

Djupare frågor

如何結合符號推理和深度學習的優勢，開發出更強大的可廢止推理系統？

結合符號推理和深度學習的優勢，可以通過以下幾種方式開發更強大的可廢止推理系統：

神經符號整合（Neuro-Symbolic Integration）:

利用深度學習模型從大量數據中學習模式和表示，並將其轉化為符號化的知識表示，例如邏輯規則或知識圖譜。
利用符號推理引擎對這些知識表示進行推理，並利用其可解釋性和邏輯一致性來提高推理的準確性和可靠性。
例如，可以使用深度學習模型從文本中提取關係，並將其轉換為邏輯規則，然後使用可廢止邏輯推理引擎對這些規則進行推理。

基於深度學習的可廢止推理:

開發新的深度學習架構，使其能夠直接處理可廢止推理的特性，例如例外情況、優先級和衝突解決。
例如，可以設計圖神經網絡來表示可廢止規則及其之間的關係，並使用注意力機制來模擬優先級和衝突解決。

混合推理系統:

結合基於深度學習和符號推理的組件，創建一個混合推理系統。
例如，可以使用深度學習模型進行初步推理，並使用符號推理引擎驗證和完善推理結果。

利用深度學習增強符號推理:

使用深度學習模型來學習可廢止推理的啟發式方法，以提高符號推理引擎的效率。
例如，可以使用深度學習模型來預測哪些規則最有可能在特定情況下被觸發，從而減少搜索空間。

總之，結合符號推理和深度學習的優勢，可以開發出更強大、更靈活、更可解釋的可廢止推理系統，從而更好地應對複雜的現實世界問題。

如果將大型語言模型訓練在結構化的知識庫上，而不是原始文本上，它們在可廢止推理方面的表現是否會有所提升？

將大型語言模型訓練在結構化的知識庫上，而不是原始文本上，預計會在以下幾個方面提升其可廢止推理的表現：

更準確的知識表示: 結構化的知識庫，例如知識圖譜，可以提供更準確、更明確的知識表示，避免原始文本中存在的歧義性和噪聲。這將有助於大型語言模型更好地理解和應用可廢止規則。

更有效的推理: 結構化的知識庫可以提供更有效的推理路徑，因為知識之間的關係已經被明確地表示出來。這將有助於大型語言模型更快地找到相關信息並進行推理。

更好的可解釋性: 結構化的知識庫可以提供更好的可解釋性，因為推理過程可以追溯到知識庫中的特定事實和規則。這將有助於理解大型語言模型是如何得出結論的，並提高其可信度。

然而，即使使用結構化的知識庫，大型語言模型在可廢止推理方面仍然面臨一些挑戰：

常識推理: 可廢止推理通常需要常識推理能力，而這對於大型語言模型來說仍然是一個挑戰。即使知識庫中包含了相關的常識知識，大型語言模型也可能難以正確地應用它們。

隱含知識: 許多常識知識是隱含的，沒有在知識庫中明確地表示出來。大型語言模型需要能夠從結構化的知識庫中推斷出這些隱含知識，才能進行有效的可廢止推理。

知識庫的規模和複雜性: 現實世界的知識庫非常龐大和複雜，這對於大型語言模型的訓練和推理都提出了挑戰。

總之，將大型語言模型訓練在結構化的知識庫上，可以提升其可廢止推理的表現，但並不能完全解決所有問題。未來需要進一步研究如何將結構化知識與深度學習更好地結合起來，以開發更強大的可廢止推理系統。

大型語言模型在處理需要常識推理的可廢止推理任務時會面臨哪些挑戰？

大型語言模型在處理需要常識推理的可廢止推理任務時，會面臨以下幾個主要挑戰：

隱含常識知識的獲取: 常識推理往往依賴於大量隱含的背景知識，而這些知識很難在文本數據中直接學習到。例如，要理解「鳥會飛，但企鵝不會飛」這句陳述，需要知道企鵝是一種鳥，以及企鵝的生理特徵導致其無法飛行。這些常識知識往往不會被明確地寫出來，而是需要通過大量的閱讀和生活經驗積累。

常識知識的表示和整合: 目前的大型語言模型主要基於統計學習，擅長從數據中學習模式和關聯性，但難以有效地表示和利用常識知識。例如，如何將「鳥會飛」這一常識知識表示成模型可以理解和運用的形式，以及如何在推理過程中有效地調用和整合這些知識，都是需要解決的問題。

常識知識的推理和應用: 可廢止推理需要根據具體情境靈活地應用常識知識，判斷哪些規則適用，哪些規則例外。例如，在面對「這隻鳥受傷了，它還能飛嗎？」這個問題時，需要結合「鳥會飛」和「受傷會影響飛行能力」這兩條常識知識進行推理，才能得出合理的結論。目前的大型語言模型在這種需要靈活運用常識知識進行推理的任務上還存在很大不足。

常識知識的更新和修正: 常識知識並非一成不變，會隨著時間和環境的變化而更新。例如，過去人們認為「鯨魚是魚」，但現在我們知道「鯨魚是哺乳動物」。大型語言模型需要具備動態更新和修正常識知識的能力，才能適應不斷變化的世界。

總之，常識推理是可廢止推理的重要基礎，而如何讓大型語言模型更好地理解、表示、推理和應用常識知識，是目前自然語言處理領域面臨的一項重要挑戰。