Проверка рассуждений: новый подход к логической непротиворечивости

Автор: Денис Аветисян

Исследование предлагает метод повышения надежности цепочек рассуждений больших языковых моделей за счет формальной проверки их логической структуры.

Самоанализ в рамках VeriCoT значительно снижает количество ошибок верификации, перераспределяя сценарии исходов: доля успешных верификаций (Valid) возрастает, а частота случаев противоречий, необоснованности и непереводимости – уменьшается.

Представлен VeriCoT – нейро-символический фреймворк, который верифицирует логическую согласованность цепочек рассуждений, формализуя шаги и основываясь на явных предпосылках.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в многоступенчатом рассуждении посредством Chain-of-Thought (CoT), надежная проверка логической корректности этих рассуждений остается сложной задачей. В данной работе, ‘VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Validation via Logical Consistency Checks’, представлен VeriCoT – нейро-символический метод, формализующий шаги CoT-рассуждений в логику первого порядка и проверяющий их на соответствие исходным данным и здравому смыслу. Это позволяет автоматически выявлять логические ошибки и повышать доверие к результатам, полученным LLM, а также использовать сигнал верификации для улучшения процесса обучения моделей. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития нейро-символических подходов к повышению надежности и обоснованности рассуждений искусственного интеллекта?

Пределы масштабирования: Рассуждения в больших языковых моделях

Большие языковые модели (LLM) демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, однако часто испытывают трудности при решении сложных, многоступенчатых задач, требующих логического вывода – ключевое ограничение для обеспечения надежности искусственного интеллекта. Традиционные LLM полагаются на увеличение количества параметров, но это не гарантирует логической согласованности или способности к обобщению. Простое увеличение масштаба не решает фундаментальных проблем надежности и предсказуемости. Необходимость в более надежной структуре рассуждений критична по мере расширения областей применения LLM. Поверхностное сходство с интеллектом не должно затмевать отсутствие истинного понимания.

VeriCoT: Нейро-символьный фреймворк для верифицированных рассуждений

VeriCoT объединяет нейронные сети и символьную логику для верификации каждого шага рассуждений в Chain-of-Thought. Это достигается формализацией цепочки рассуждений и анализом её логической корректности. В основе работы VeriCoT – автоматическая формализация, преобразующая шаги рассуждений на естественном языке в логику первого порядка, что обеспечивает строгую оценку и выявление логических ошибок. Для обеспечения логической валидности VeriCoT использует Constraint Solver на базе Z3, применяемый к формализованным предпосылкам, устанавливая соответствие между шагами рассуждений и формальными аксиомами.

Обоснование рассуждений: Вывод предпосылок и формализация

VeriCoT использует механизм вывода предпосылок для идентификации релевантных подтверждающих утверждений из входного текста или здравого смысла, что необходимо для построения полного и логически обоснованного аргумента. Выявление ключевых предпосылок позволяет VeriCoT не только проверять корректность, но и обеспечивать полноту аргумента, учитывая все необходимые условия и контекст. Для обеспечения совместимости и возможности формальной верификации сложных логических структур VeriCoT использует SMT-LIB в качестве стандартного формата для решателя Z3, интегрируя систему с существующими инструментами автоматизированного доказательства теорем.

Валидация и обобщение: Оценка производительности VeriCoT

Оценка VeriCoT на наборах данных LegalBench, BioASQ и ProofWriter демонстрирует его способность значительно повышать логическую согласованность и точность рассуждений типа Chain-of-Thought. Зафиксировано увеличение показателя успешной верификации CoT на 46% и увеличение доли корректных и верифицируемых ответов на 41%. Дальнейшее обучение больших языковых моделей, таких как Qwen2.5, с использованием контролируемого обучения и Direct Preference Optimization (DPO) улучшает их производительность и обобщающую способность. Контролируемое обучение показало прирост в 3% к конечной точности, а DPO позволило достичь относительного улучшения в 18.4% для показателя успешной верификации и прироста в 17.7% для доли верифицированных правильных ответов, подтверждая способность фреймворка выявлять и корректировать ошибочные шаги.

К самокорректирующемуся ИИ: Будущее рассуждений

Интеграция саморефлексии во время инференса в рамках VeriCoT позволяет большим языковым моделям (LLM) выявлять и корректировать ошибки в процессах рассуждения непосредственно во время работы, выходя за рамки простой верификации. Традиционные методы верификации применяются после завершения рассуждений, в то время как саморефлексия позволяет LLM активно контролировать и корректировать выводы на каждом этапе, используя механизмы обратной связи для оценки достоверности промежуточных результатов. Комбинирование сильных сторон нейронных сетей и символьной логики открывает новые возможности для развития систем искусственного интеллекта, способных к надежному и эффективному рассуждению, обладающих высокой вычислительной мощностью и способных к объяснению решений и адаптации к изменяющимся условиям.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, где логическая непротиворечивость является основополагающим принципом. Подход VeriCoT, формализуя цепочку рассуждений и опираясь на явные предпосылки, напоминает о важности целостного взгляда на сложные системы. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Сложность – это болезнь, а простота – лекарство». Эта фраза отражает суть представленного исследования – стремление к упрощению и повышению надежности искусственного интеллекта путем обеспечения логической связности каждого шага рассуждений. Подобный акцент на структуре, определяющей поведение системы, позволяет не только верифицировать ход мысли модели, но и повысить ее общую эффективность и предсказуемость, что особенно важно для критически важных приложений.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к формальной верификации рассуждений больших языковых моделей, неизбежно наталкивается на фундаментальную сложность: попытка обуздать непредсказуемость, присущую системам, чья мощь коренится в статистической вероятности. Элегантность предложенного подхода, заключающаяся в ясной структуре логических проверок, обнажает, однако, и его ограничения. Верификация, даже опирающаяся на формальную логику, остается лишь отражением, а не полной гарантией истинности, особенно когда исходные предпосылки, генерируемые самой моделью, могут содержать скрытые ошибки.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на преодолении этой дилеммы. Необходимо углубленное изучение методов генерации надежных, обоснованных предпосылок, возможно, с привлечением внешних источников знаний или развитием более строгих критериев самооценки модели. Ключевым направлением представляется развитие систем, способных не просто выявлять логические несоответствия, но и диагностировать их причины, предлагая пути исправления, подобно тому, как живой организм восстанавливает нарушенную функцию.

В конечном итоге, задача заключается не в создании непробиваемой крепости формальной верификации, а в построении гибкой, адаптивной системы, способной к самокоррекции и непрерывному обучению. Именно в этой динамике, в постоянном поиске баланса между формальной строгостью и статистической гибкостью, и кроется истинный путь к созданию разумных машин.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04662.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-11 00:21

🚀 Квантовые новости