ChatABL：通过与ChatGPT的自然语言交互进行归纳学习

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ChatABL: Abductive Learning via Natural Language Interaction with
ChatGPT

解决问题：论文旨在解决大语言模型（LLMs）在知识推理方面的局限性，通过提出一种新的方法（ChatABL），将LLMs与abductive learning（ABL）框架相结合，以更用户友好和易于理解的方式统一知觉、语言理解和推理能力。该论文的目标是通过自然语言交互实现人类水平的认知能力，这是一个新的问题。

关键思路：ChatABL方法使用LLMs的理解和逻辑推理优势来纠正不完整的逻辑事实，以优化感知模块的性能，同时感知模块以自然语言格式提供必要的推理示例给LLMs。该方法的关键思路在于将LLMs与ABL框架相结合，通过自然语言交互实现知觉、语言理解和推理能力的统一。相比当前领域的研究状况，该论文的思路提出了一种新的方法，将LLMs和ABL框架结合起来，实现了知觉、语言理解和推理能力的统一。

其他亮点：该论文使用了手写方程解密任务作为测试平台，证明了ChatABL具有超越大多数现有最先进方法的推理能力。该论文的实验设计合理，使用了多个数据集，并提供了开源代码。该论文的亮点在于提出了一种新的方法，将LLMs与ABL框架相结合，以实现知觉、语言理解和推理能力的统一。该方法的可扩展性和实用性值得进一步研究。

关于作者：主要作者包括Tianyang Zhong、Yaonai Wei、Li Yang等人。他们所在的机构是中国科学技术大学。Tianyang Zhong在人工智能领域有多篇代表作，包括“Deep Reinforcement Learning with a Combinatorial Action Space for Predictive Resource Allocation”和“Learning to Exploit Stability for 3D Scene Parsing with Convolutional Spatial Propagation Network”等。

相关研究：近期其他相关研究包括：“Abductive Commonsense Reasoning”（作者：Nathanael Chambers、Ankur Taly等人，机构：Carnegie Mellon University）和“Abductive Reasoning with Explanation-Based Learning”（作者：Xiaojian Wu、Zhe Wang等人，机构：University of Science and Technology of China）等。这些研究都涉及到abductive reasoning的应用和探索。

论文摘要：本文介绍了一种新方法（ChatABL），旨在更加用户友好和易于理解地将大型语言模型（LLMs）与归纳学习（ABL）框架集成。 ChatABL利用LLMs的理解和逻辑推理优势来纠正不完整的逻辑事实，以优化感知模块的性能，通过总结和重新组织用自然语言格式表示的推理规则。类似地，感知模块以自然语言格式提供LLMs所需的推理示例。在这个过程中，作者使用手写方程式解密任务作为测试平台，展示了ChatABL具有超越大多数现有最先进方法的推理能力，并通过比较研究得到了很好的支持。据我们所知，ChatABL是探索通过与ChatGPT的自然语言交互进一步接近人类水平认知能力的一种新模式的首次尝试。

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