利用程式引導學習提升複雜邏輯推理能力

核心概念

本文提出了一種名為LogicPro的新方法,通過利用廣泛可用的算法問題和代碼解決方案來增強大型語言模型的複雜邏輯推理能力。

摘要

本文提出了一種名為LogicPro的新方法,旨在通過利用廣泛可用的算法問題和代碼解決方案來增強大型語言模型的複雜邏輯推理能力。
該方法分為四個步驟:

利用算法問題和相應的代碼構建測試樣本輸入。
基於這些測試樣本和算法問題構建複雜的推理問題。
從代碼解決方案中獲取中間變量結果。
將複雜的推理問題與中間變量結果整合形成最終的問答對。

通過這種方法,我們可以構建一個足夠困難、多樣化和可擴展的數據集,同時還能獲得由中間變量值引導的高質量推理過程。
實驗結果表明,該方法在BBH27、GSM8K、HellSwag、Logicqa、Reclor和RTE等多個數據集上顯著提升了多個模型的性能,優於現有的多種推理數據集。

統計資料

通過算法問題和代碼解決方案,我們構建了2,360個不同的測試樣本。
我們最終獲得了69,866個問答對的訓練數據集。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

LogicPro: Improving Complex Logical Reasoning via Program-Guided Learning

by Jin Jiang, Y... 於 arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.12929.pdf

深入探究

如何進一步擴展LogicPro數據集的規模和覆蓋範圍?

要進一步擴展LogicPro數據集的規模和覆蓋範圍，可以考慮以下幾個策略。首先，應該收集更多來自不同平台的算法問題，例如Luogu、ACM競賽和各種在線評測系統，這樣可以增加數據集的多樣性和挑戰性。其次，可以通過引入不同編程語言的解決方案來擴展數據集的覆蓋範圍，例如Java、C++和JavaScript等，這將使得數據集更具通用性，並能夠吸引更廣泛的開發者社群。此外，利用自動化工具生成新的算法問題和相應的代碼解決方案，將有助於快速擴展數據集的規模。最後，定期更新數據集以反映最新的算法趨勢和技術進步，將有助於保持數據集的相關性和有效性。

除了算法問題,是否還有其他類型的程式代碼可以用於增強複雜邏輯推理能力?

除了算法問題，還有多種其他類型的程式代碼可以用於增強複雜邏輯推理能力。例如，數據結構相關的問題（如樹、圖、堆等）可以提供豐富的邏輯推理場景，因為這些問題通常涉及到複雜的關係和操作。再者，機器學習和深度學習中的模型訓練和推理過程也可以作為程式代碼的來源，這些過程通常需要進行多步推理和決策。此外，系統設計和架構問題（如設計模式、API設計等）也能夠提供邏輯推理的挑戰，因為這些問題需要考慮多個因素和約束條件。因此，通過整合這些不同類型的程式代碼，可以進一步提升模型的推理能力。

LogicPro方法是否可以應用於其他類型的推理任務,如數學推理或自然語言推理?

LogicPro方法確實可以應用於其他類型的推理任務，包括數學推理和自然語言推理。在數學推理方面，LogicPro可以利用數學問題的程式代碼和解決方案來生成複雜的推理問題，這些問題可以涉及到方程式求解、數列推導等，從而提升模型在數學領域的推理能力。對於自然語言推理，LogicPro可以通過將自然語言問題轉換為邏輯推理問題，並結合相應的程式代碼來生成推理過程，這樣可以幫助模型更好地理解和處理語言中的邏輯關係。因此，LogicPro方法的靈活性和可擴展性使其能夠在多種推理任務中發揮作用，進一步提升模型的整體推理能力。