SymDiag：通过神经符号验证实现可解释的LLM推理诊断
大型语言模型即使给出正确答案，其思维链也可能并不可靠。SymDiag将推理验证重新定义为结构化的失败诊断。该系统把自然语言推理转换为符号约束，并逐步检查可满足性和蕴含关系，以定位出错步骤，同时生成反例、不一致性证据和缺失前提提示等可验证的诊断信息。Self-Auditor还会区分神经网络到符号表示转换过程中产生的错误与真正的推理错误。据作者介绍，在数学、逻辑、科学和通用推理基准测试中，SymDiag比仅检查最终答案或使用LLM评判更能发现不忠实推理，并能为多轮推理修复提供更有效的反馈。
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