BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-29T00:00:00Z Hypothesis Inference in Logical Reasoning Using Large Language Models: A Neural-Symbolic Approach 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出LINA神经符号方法，旨在解决大型语言模型在逻辑推理中的泛化能力不足和信息损失问题。实验结果表明，LINA在五个逻辑推理任务中表现优于传统方法，FOLIO数据集的性能提升达到24.34%。 🏷️ 标签 FOLIO LINA models 泛化能力 神经符号 逻辑推理 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
