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让大型语言模型进行推理？神经符号方法中的中介语言问题
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型在逻辑推理中的翻译困难，提出中介语言问题。通过对比两种中介语言，使用 GPT4o-mini 模型在 ProntoQA 和 ProofWriter 数据集上分别提升了21.20%和50.50%的准确率，强调了中介语言的重要性。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型在逻辑推理中的翻译困难。
- 提出中介语言问题，即选择合适的形式语言表示。
- 中介语言的选择可以提升神经符号方法的有效性。
- 通过对比两种中介语言，研究显示了显著的准确率提升。
- 在使用 GPT4o-mini 模型时，ProntoQA 数据集准确率提升21.20%，ProofWriter 数据集提升50.50%。
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