Empowering LLMs with Logical Reasoning: A Comprehensive Survey

大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务中取得了显著的成功。然而，最近的研究发现，LLMs 在逻辑推理能力方面仍然面临重大挑战。本文将主要挑战总结并分类为两个方面：(1) 逻辑问答，LLMs 在复杂的逻辑问题中常常无法生成正确答案，这些问题需要根据一组前提和约束条件进行复杂的演绎、归纳或溯因推理。(2) 逻辑一致性，LLMs 容易在不同问题之间产生自相矛盾的回答。例如，最先进的 Macaw 问答 LLM 对“喜鹊是鸟吗？”和“鸟有翅膀吗？”这两个问题都回答“是”，但却对“喜鹊有翅膀吗？”回答“否”。 为了推动这一研究方向的发展，我们全面调查了最新的方法，并提出了这些方法的详细分类。具体来说，为了准确回答复杂的逻辑问题，以前的方法可以根据对外部求解器、提示、预训练和微调的依赖程度进行分类。为了避免逻辑矛盾，我们讨论了各种逻辑一致性的概念和解决方案，包括蕴含、否定、传递性、事实一致性及其组合。 此外，我们回顾了常用的基准数据集和评估指标，并探讨了有前景的研究方向，如扩展到模态逻辑以处理不确定性，以及能够同时满足多种逻辑一致性的高效算法。

该论文试图解决大型语言模型（LLMs）在逻辑推理方面存在的挑战，特别是逻辑问题回答和逻辑一致性的问题。这并非一个全新的问题，但该研究聚焦于更细致的分类和解决方案，以提高LLMs的逻辑推理能力。

关键思路在于将LLM面临的逻辑推理挑战分为两个主要方面：逻辑问题回答和逻辑一致性。对于复杂逻辑问题的回答，论文提出基于外部求解器、提示、预训练和微调的方法分类；为了防止逻辑矛盾，讨论了各种逻辑一致性的概念和解决方案，包括蕴含、否定、传递性、事实一致性及其复合。这种分类方法有助于系统地理解现有技术并指导未来的研究。

论文值得关注的地方包括：1) 提出了详细的分类体系来组织现有的解决方法；2) 讨论了多个逻辑一致性类型，并提出了确保这些一致性的潜在方案；3) 审视了常用的基准数据集和评估指标；4) 探讨了未来研究方向，如扩展到模态逻辑以处理不确定性，以及开发能够同时满足多种逻辑一致性的高效算法。此外，虽然文中未明确提及，但这类研究通常会伴随开源代码或模型，以便社区进一步探索和验证。

最近在这个领域中，相关的研究还包括：1)《Improving Neural Comprehension with Logical Reasoning》探讨了如何通过逻辑推理增强神经网络的理解能力；2)《Enhancing Pre-trained Models with External Knowledge for Logical Inference》研究了利用外部知识强化预训练模型进行逻辑推理的方法；3)《Logical Consistency in Dialogue Systems: A Survey》综述了对话系统中的逻辑一致性问题及解决方案。这些研究共同推动了LLMs在逻辑推理领域的进步。