자연어에서 실행가능한 나르세스: 나스(NARS) 논리 reasoning 시스템을 위한 새로운 심볼릭 벤치마크 및 파이프라인
대규모 언어 모델(LLM)은 언어 생성에 뛰어나지만, 명시적 심볼릭 구조, 다단계 추론 및 해석 가능한 불확실성을 요구하는 reasoning에서 불신뢰를 유발합니다. 이 논문은 자연어 reasoning 문제를 실행 가능한 형식적 표현으로 변환하는 neuro-symbolic 프레임워크를 제시합니다. 이를 지원하기 위해 나스-Reasoning-v0.1 벤치마크를 소개합니다. 이 벤치마크는 자연어 reasoning 문제와 FOL 형식, 실행 가능한 나르세스 프로그램, 그리고 세 가지 골드 레이블(True, False, Uncertain)을 포함합니다. 또한, FOL에서 실행 가능한 나르세스로의 결정적인 컴파일 파이프라인을 개발하고, OpenNARS for Applications(ONA)에서 런타임 실행을 통해 예제를 검증합니다. 이를 통해 심볼릭 타겟이 의도한 답변과 동작적으로 일치한다는 것을 확인할 수 있습니다. 나아가, Language-Structured Perception(LSP) 형식을 제시합니다. 이 형식은 LLM이 reasoning-relevant 심볼릭 구조를 생성하는 대신, 최종 언어적 응답만 생성하는 것을 목표로 합니다. 초기 증명은 Phi-2 LoRA 어댑터를 NARS-Reasoning-v0.1에 대해 교육하고, 세 레이블 reasoning 분류에 대해 지원하는 것을 보여줍니다. 결론적으로, 이 논문은 실행 가능한 심볼릭 생성 및 실행 기반 검증을 통해 더 신뢰할 수 있는 neuro-symbolic reasoning 시스템을 구축하는 실용적인 경로를 제시합니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 한계
대규모 언어 모델(LLM)은 언어 생성에 뛰어나지만, 명시적 심볼릭 구조, 다단계 추론 및 해석 가능한 불확실성을 요구하는 reasoning에서 불신뢰를 유발합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 이 논문은 자연어 reasoning 문제를 실행 가능한 형식적 표현으로 변환하는 neuro-symbolic 프레임워크를 제시합니다.
나스-Reasoning-v0.1 벤치마크
나스-Reasoning-v0.1 벤치마크는 자연어 reasoning 문제와 FOL 형식, 실행 가능한 나르세스 프로그램, 그리고 세 가지 골드 레이블(True, False, Uncertain)을 포함합니다. 이 벤치마크를 통해, LLM이 reasoning 문제를 해결하는 능력을 평가할 수 있습니다.
FOL에서 실행 가능한 나르세스로의 컴파일 파이프라인
이 논문에서는 FOL에서 실행 가능한 나르세스로의 결정적인 컴파일 파이프라인을 개발합니다. 이 파이프라인을 통해, FOL 형식이 실행 가능한 나르세스 프로그램으로 변환되며, 런타임 실행을 통해 예제를 검증할 수 있습니다.
Language-Structured Perception(LSP)
이 논문에서는 Language-Structured Perception(LSP) 형식을 제시합니다. 이 형식은 LLM이 reasoning-relevant 심볼릭 구조를 생성하는 대신, 최종 언어적 응답만 생성하는 것을 목표로 합니다.
Phi-2 LoRA 어댑터
이 논문에서는 Phi-2 LoRA 어댑터를 NARS-Reasoning-v0.1에 대해 교육하고, 세 레이블 reasoning 분류에 대해 지원하는 것을 보여줍니다.
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