自动定理证明器助于提升大型语言模型的推理能力
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在引导自动定理证明器（ATPs）推理策略中的能力。评估了GPT-4、GPT-3.5 Turbo和Gemini模型在特定问题上的表现，发现LLMs倾向于自下而上的推理过程，并在处理小型公式集时表现良好。此外，嵌入方法在处理更广泛的模态逻辑时优于原生模态逻辑ATP系统。
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Q&A
大型语言模型如何提升自动定理证明器的推理能力？
大型语言模型通过引导自动定理证明器的推理策略，尤其是在自下而上的推理过程中，提升了其推理能力。
在研究中评估了哪些大型语言模型的表现？
研究中评估了GPT-4、GPT-3.5 Turbo和Gemini模型的表现。
嵌入方法在处理模态逻辑时的表现如何？
嵌入方法在处理更广泛的模态逻辑时优于原生模态逻辑ATP系统。
研究中发现LLMs在推理过程中倾向于哪种策略？
研究发现LLMs倾向于自下而上的推理过程。
后端ATP系统的选择对嵌入方法有什么影响？
后端ATP系统的选择显著影响嵌入方法的性能。
使用ATP推理策略时，模型的性能与什么相当？
使用ATP推理策略时，模型的性能与一次性线性思路相当。
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