原贴链接

在数学应用题方面，GPT4结合思维链（CoT）能解决12.5%的问题，但GPT4和Prolog能解决100%。我想知道这对其他大语言模型有何影响。也许针对Prolog策略的微调蕴含着一些尚未开发的推理潜力。

讨论总结

这个讨论围绕使用Prolog来改善大型语言模型（LLM）的推理能力展开。原帖给出了Prolog和GPT4结合解决数学问题的案例并推测对其他LLM的影响。评论中有对Prolog回归的积极态度，也有质疑原帖缺乏完整信息的，还有深入探讨Prolog在逻辑推理、自然语言处理等方面优势的，整体是理性探讨的氛围。

主要观点

  1. 👍 对Prolog回归感到高兴并认可其多种用途
    • 支持理由：可以创建原语构建模型、生成合成文本、创建训练数据、作为推理基准模型等。
    • 反对声音：无
  2. 🤔 原帖关于使用Prolog提升LLM推理能力缺乏实际信息
    • 正方观点：原帖只有简单提及相关概念，信息不完整。
    • 反方观点：文章末尾参考文献中有包含很多细节的论文。
  3. 🔥 Prolog擅长基于规则的推理任务
    • 支持理由：在自然语言处理和定理证明方面有用，编程范式适合逻辑关系表达和自动推理。
    • 反对声音：无
  4. 💡 通过让LLMs计算、运用数学运算符确定逻辑可改善输出
    • 支持理由：效果很好且与用Prolog改善推理有相似之处。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 我很高兴看到prolog再次兴起（它是否曾经消失过呢）。”
    • 亮点：表达出对Prolog再次受到关注的积极态度。
  2. “🤔 lordpuddingcup：where s the actual info, it just has a bubble saying "prolog and chain of thought" and "prolog interpretor"… feels a bit like "draw the rest of the owl"”
    • 亮点：形象地指出原帖信息不完整的感觉。
  3. “👀 Ruhrbaron：In the references at the end of the article, they link multiple Arxiv papers with lots of details, including prompts.”
    • 亮点：对原帖缺乏信息质疑的回应，指出参考文献中有详细内容。
  4. “😎 Prolog excels in tasks that require rule - based reasoning, making it particularly useful for natural language processing and theorem proving”
    • 亮点：强调Prolog在特定任务方面的优势。
  5. “🤯 You also improve the output of LLMs by making them calculate, using math operators to decide the logic.”
    • 亮点：分享一种改善LLMs输出的新思路。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于原帖信息是否完整。可能的原因是原帖作者在阐述用Prolog提升LLM推理能力时没有给出足够详细的内容，导致部分读者产生质疑，而其他读者则从不同角度肯定Prolog的作用或者通过其他方式改善LLMs输出。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同方法改善LLMs输出之间的比较和融合，例如Prolog改善推理和用数学运算符确定逻辑改善输出这两种方式之间的关联与差异。
  • 潜在影响：如果能够确定有效的改善LLMs推理或输出的方法，可能会对自然语言处理领域产生积极影响，提升LLMs在各个场景下的表现。

详细内容：

标题：Prolog 能否提升 LLM 的推理能力？

在 Reddit 上，一则题为“Use Prolog to improve LLM’s reasoning”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个链接https://shchegrikovich.substack.com/p/use-prolog-to-improve-llms-reasoning，其中提到在数学文字问题上，GPT4 结合思维链（CoT）仅能解决 12.5%的问题，而 GPT4 和 Prolog 却能达到 100%的解决率。这引发了大家对 Prolog 应用于其他 LLM 的可能性的思考。

在讨论中，有人表示很高兴看到 Prolog 回归，并分享了自己用 Prolog 创建简单原语来建模任意有趣的世界状态或因果关系的经历，认为这种方式可生成问题集并方便验证答案，可用作创建合成数据用于训练和模型基准测试。但也有人吐槽说帖子只是有个写着“Prolog 和思维链”以及“Prolog 解释器”的气泡，感觉像“画出猫头鹰的其余部分”。还有人指出文章末尾的参考文献中链接了多篇包含细节和提示的 Arxiv 论文。

有人提出 Prolog 在需要基于规则推理的任务中表现出色，对自然语言处理和定理证明尤其有用。有人则认为 Prolog 是为构建所谓的“专家系统”而创建的，通过谓词来表达一切。还有人认为这关乎编程范式和易于实现的代码结构，在 Prolog 中容易编写表达逻辑关系和进行自动推理的程序。

有人好奇地问：“Lisp 会回归吗？Smalltalk 呢？”还有人说自己的提示变得越来越像 Lisp 了。也有人表示通过让 LLM 使用数学运算符进行计算来改善其输出，效果出人意料地好，这与使用 Prolog 的想法类似，但不需要围绕其构建系统。

这场讨论的核心争议在于 Prolog 对提升 LLM 推理能力的实际效果和应用范围。大家在探讨 Prolog 能否真正为 LLM 带来显著的改进，以及这种方法在不同场景中的可行性。但也有一定的共识，即认可 Prolog 在某些特定领域的优势和潜力。

总之，关于 Prolog 与 LLM 结合的讨论仍在继续，为我们探索提升语言模型推理能力的方法提供了更多思考的方向。