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Enregistrement W4416033842 · doi:10.18653/v1/2025.mathnlp-main.11

Logically Constrained Decoding

2025· article· W4416033842 sur OpenAlexfundno aff
Franklin Ma, Annie Hu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Biological Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDecoding methodsResolution (logic)ImplementationEncoding (memory)Propositional variableConstraint (computer-aided design)Propositional calculus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constrained decoding is a state-of-the-art technique for restricting the output of a Large Language Model (LLM) to obey syntactic rules, e.g., a regular expression or context-free grammar.In this paper, we propose a method for extending constrained decoding beyond syntactic constraints, to enforcing formal, logical constraints that reflect some world model being reasoned about.We demonstrate proof-ofconcept implementations for the game of chess, and for propositional resolution proofs: we constrain the LLM's decoding such that the LLM is free to output whatever tokens it wants, as long as it does not make illegal moves (chess) or unsound proof steps (resolution).We believe this technique holds promise for improving LLMs' generation of precise, formal reasoning, as is particularly necessary for mathematics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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