Neuro-Symbolische Evolution führt Autoformalisation effizienter und vielfältiger
Autoformalisation versucht, mathematische Texte in maschinenlesbare, überprüfbare Aussagen zu übersetzen. Dabei reicht semantische Konsistenz allein nicht aus: selbst konsistente Formalisierungen können stark in der Suc…
- Autoformalisation versucht, mathematische Texte in maschinenlesbare, überprüfbare Aussagen zu übersetzen.
- Dabei reicht semantische Konsistenz allein nicht aus: selbst konsistente Formalisierungen können stark in der Suchzeit und Erfolgsrate der Beweiser variieren.
- In der neuen Arbeit wird Autoformalisation als budgetierte, testzeitbasierte Suche nach semantisch konsistenten Repertoires formuliert.
Autoformalisation versucht, mathematische Texte in maschinenlesbare, überprüfbare Aussagen zu übersetzen. Dabei reicht semantische Konsistenz allein nicht aus: selbst konsistente Formalisierungen können stark in der Suchzeit und Erfolgsrate der Beweiser variieren.
In der neuen Arbeit wird Autoformalisation als budgetierte, testzeitbasierte Suche nach semantisch konsistenten Repertoires formuliert. Das vorgeschlagene System, FormalEvolve, kombiniert neuronale und symbolische Techniken in einem evolutionären Rahmen. Durch LLM-gesteuerte Mutationen und Kreuzungen mit begrenzter Patch-Reparatur entstehen vielfältige Kandidaten, während symbolische Abstract Syntax Tree (AST)-Rewrite-Operationen zusätzliche strukturelle Vielfalt einbringen.
Auf den Benchmarks CombiBench und ProofNet erzielt FormalEvolve bei einem strengen Generator-Aufrufbudget von T = 100 beeindruckende semantische Trefferquoten (SH@100) von 58,0 % bzw. 84,9 %. Gleichzeitig reduziert es die Konzentration semantischer Erfolge über verschiedene Probleme hinweg, gemessen an einem niedrigeren Gini-Koeffizienten. Unter einem festen Beweiserbudget verbessert FormalEvolve zudem die nachgelagerte Beweiserleistung auf CombiBench.
Der Quellcode wird öffentlich zugänglich gemacht, sodass die Forschungsgemeinschaft die Ergebnisse reproduzieren und weiterentwickeln kann.
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