Reasoning with LLMs aided by Knowledge Bases and by Context - Garcez, Leonardo Riccioppo; Cozman, Fabio Gagliardi (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
Grandes Modelos de Linguagem (GML) podem exibir habilidades de raciocínio surpreendentes através da Chain-of-Thought e técnicas similares. Entretanto, sua dificuldade com alucinações, e a natureza opaca das suas operações internas, são desvantagens importantes. Este trabalho apresenta uma proposta para o raciocínio que emprega um solver lógico auxiliado por GMLs. Nós misturamos raciocínio simbólico com GMLs como apresentado em trabalhos anteriores, e melhoramos as habilidades de raciocínio com a busca por predicados lógicos com o contexto do fluxo lógico de uma base de conhecimento.