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内容来源：安定传媒所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

NLR论文

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

湘湖实验室团队在植物免疫研究取得重大突破 2024年6月12日，Nature在线发表了一项由西湖大学生命科学学院柴继杰团队及合作者共同完成的研究成果。该研究揭示了植物中NLR蛋白的寡聚促进自抑制机制，以及六磷酸肌醇/五磷酸肌醇在植物免疫信号中的新作用。简单来说，他们发现了植物免疫系统中的一种新机制，这一机制之前未被人们所认识。这项研究为理解植物NLR免疫系统的复杂性提供了新的视角，也为应对植物病害引起的粮食减产和粮食安全问题提供了新的思路。西湖大学生命科学学院的讲席教授柴继杰、德国马克斯-普朗克植物育种研究所的Paul Schulze-Lefert教授以及湘湖实验室的马守偲研究员共同担任该论文的通讯作者。湘湖实验室的马守偲研究员与德国马克斯-普朗克植物育种研究所的安春鹏博士共同担任第一作者。此外，德国马克斯-普朗克植物育种研究所的Aaron W. Lawson、Florian K㼭mel、Nitika Mukhi博士，西湖大学生命科学学院的曹禺博士、孙玥博士，西湖实验室的韩志富研究员，西湖大学质谱平台的潘晋亨及冯杉博士，科隆大学的Jan Jirschitzka博士，新加坡南洋理工大学的Eddie Yong Jun Tan及Bin Wu（吴彬）教授等也为该研究做出了重要贡献。该研究得到了科技部重点研发项目及国家自然科学基金的支持。

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