每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

从查询到逻辑：法学硕士 (LLM) 中的本体驱动多跳推理

Created by
  • Haebom

作者

卞浩南、齐宇涛、杨锐、车元熙、王家骞、夏鹤鸣、甄然然

大纲

本文提出了 ORACLE（本体驱动的逻辑阐释推理与链）。这是一个无需训练的框架，它将知识图谱的结构优势与语言模型 (LLM) 的生成能力相结合，以克服大规模语言模型 (LLM) 在复杂的多阶段问答 (MQA) 任务中的局限性。ORACLE 包含三个步骤：动态生成特定于问题的知识本体；将其转换为一阶逻辑推理链；以及将原始问题分解为逻辑上连贯的子问题。在多个 MQA 基准测试上的实验结果表明，ORACLE 的性能可与 DeepSeek-R1 等先进模型相媲美，不仅展现了每个组件的有效性，还生成了比现有方法更具逻辑性和可解释性的推理链。

Takeaways, Limitations

•
Takeaways：
◦
提出一个有助于提高LLM多步骤问答能力的新框架。
◦
结合知识图谱和 LLM 的优势来提高 MQA 性能。
◦
生成逻辑且可解释的推理过程。
◦
无需培训，减少数据依赖性并提高应用灵活性。
◦
通过尖端模型实现竞争性能。
•
Limitations：
◦
需要进一步验证所提出框架的泛化性能。
◦
对特定类型的问题或知识图的依赖可能性。
◦
由于本体创建和推理过程的复杂性，计算成本可能会增加。
◦
对于现实世界中复杂且模糊的问题的适用性有限。
👍
Made with Slashpage