ProtoReasoning 框架由字节跳动发布：增强大型语言模型的逻辑推理技能
发布时间：2025-06-25 10:23:16 | 责任编辑：张毅 | 浏览量：5 次
近日，字节跳动的研究与上海交通大学的团队共同推出了名为 ProtoReasoning 的新框架，旨在通过逻辑原型来增强大语言模型（LLMs）的推理能力。该框架利用结构化的原型表示，如 Prolog 和 PDDL，推动了跨领域推理的进展。
近年来，大语言模型在跨领域推理方面取得了显著突破，尤其是在长链推理技术的应用下。研究发现，这些模型在处理数学、编程等任务时，表现出了在逻辑难题和创意写作等无关领域的优异能力。然而，这种灵活性背后的原因尚未完全明确。一种可能的解释是，这些模型学习到了核心推理模式，即跨领域的抽象推理原型，这些原型能够帮助模型更好地应对不同形式的问题。
ProtoReasoning 框架通过使用结构化的原型表示来提升模型的推理能力，具体包括两个主要模块:原型构建器和验证系统。原型构建器将自然语言问题转换为形式化的表示，而验证系统则负责检查解答的正确性。在 Prolog 的应用中，研究人员设计了一个四步管道，生成多样的逻辑问题，并通过 SWI-Prolog 进行验证。对于规划任务，研究团队使用 PDDL 构建计划生成、完成和重排任务，并通过 VAL 验证器进行正确性检查。
在对 ProtoReasoning 框架的评估中，使用了一个具有1500亿参数的专家模型（其中150亿为活跃参数），并在经过精心挑选的高质量 Prolog 和 PDDL 样本上进行训练。结果显示，在逻辑推理、规划以及多项基准测试中，模型均表现出了显著的提升。特别是与自然语言版本进行的对比实验显示，基于 Prolog 的训练在逻辑推理方面表现接近于自然语言版本，进一步验证了结构化原型训练的有效性。
ProtoReasoning 框架展示了抽象推理原型在促进大语言模型跨领域知识转移中的重要作用。尽管实验结果令人鼓舞，但关于推理原型的具体性质仍需进一步理论探讨。未来的研究将致力于通过数学形式化这些概念，并利用开源模型和数据集进行验证。
论文:https://arxiv.org/abs/2506.15211
划重点:
🌟 ProtoReasoning 框架利用 Prolog 和 PDDL 提升大语言模型的逻辑推理能力。
🧠 通过结构化原型表示，模型在逻辑推理、规划和一般问题解决任务上显著提升。
🔍 未来研究将探讨推理原型的理论基础，并验证实验结果的有效性。
字节跳动推出的ProtoReasoning框架，是一种用于提升大语言模型逻辑推理能力的创新方法。该框架基于一个核心假设：跨领域泛化推理能力源于共享的抽象推理原型，这些原型是捕捉不同领域问题本质的基本推理模式。ProtoReasoning框架主要通过以下方式实现对大语言模型逻辑推理能力的提升：
利用抽象原型表示
ProtoReasoning框架采用可扩展且可验证的原型表示，如逻辑推理中的Prolog和规划任务中的PDDL。这些原型语言具有声明性、表达性和可验证性，能够将问题的本质结构与具体细节分离，使模型能够专注于推理过程本身。
自动化原型构建与验证
框架包含一个自动化的原型构建流程，能够将问题转化为对应的原型表示，并通过Prolog/PDDL解释器提供可靠的反馈。这种自动化流程不仅提高了数据处理的效率，还确保了数据的准确性和一致性。
提升模型泛化能力
通过在原型空间中进行训练，ProtoReasoning框架显著增强了模型对结构相似问题的泛化能力。实验结果表明，与仅在自然语言表示上训练的模型相比，ProtoReasoning在逻辑推理、规划任务、通用推理和数学推理等多个基准测试中均取得了显著的性能提升。
提高数据生成效率
ProtoReasoning框架能够自动合成原型空间内的问题，无需依赖预定义的问题-答案对。这种方法不仅减少了数据标注的工作量，还提高了数据生成的规模和多样性。
ProtoReasoning框架的提出为大语言模型的逻辑推理能力提升提供了一种新的思路和方法。它不仅在多个领域取得了显著的性能提升，还为未来的研究和应用提供了新的方向。
本网站(https://aigc.izzi.cn)刊载的所有内容，包括文字、图片、音频、视频等均在网上搜集。
访问者可将本网站提供的内容或服务用于个人学习、研究或欣赏，以及其他非商业性或非盈利性用途，但同时应遵守著作权法及其他相关法律的规定，不得侵犯本网站及相关权利人的合法权利。除此以外，将本网站任何内容或服务用于其他用途时，须征得本网站及相关权利人的书面许可，并支付报酬。
本网站内容原作者如不愿意在本网站刊登内容，请及时通知本站，予以删除。
