Deceptive Semantic Shortcuts on Reasoning Chains: How Far Can Models Go without Hallucination?

📄 arXiv: 2311.09702v3 📥 PDF

作者: Bangzheng Li, Ben Zhou, Fei Wang, Xingyu Fu, Dan Roth, Muhao Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-04-05)

备注: Work accepted by NAACL 2024

💡 一句话要点

提出EureQA以解决LLMs推理中的语义偏差问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 推理能力 语义偏差 幻觉 EureQA 自然语言处理 智能问答 干扰线索

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在推理过程中容易受到语义偏差的影响，导致幻觉和不可靠的推理结果。
  2. 本研究提出了一种新的探测方法EureQA，旨在通过干扰线索评估模型的推理能力，促使其遵循正确的推理链。
  3. 实验结果显示，现有LLMs在面对干扰线索时，无法有效遵循正确的推理路径，且常常产生幻觉。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在多个基准测试中表现出色，但近期研究揭示了它们在推理过程中存在幻觉和不可靠的推理。本研究探讨了一种由语义关联引发的特定幻觉类型，研究LLMs在提示中如何受到某些关键词或实体偏见的影响，而不是遵循正确的推理路径。为量化这一现象，我们提出了一种新的探测方法和基准EureQA，旨在评估模型能否遵循正确的推理链，而不是通过干扰线索进行快捷推理。实验结果表明，现有LLMs缺乏遵循正确推理路径的能力，且容易受到干扰语义关联的影响，进一步质疑了当前LLM推理的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在推理过程中由于语义偏差而产生的幻觉问题。现有方法未能有效评估模型在推理链中的表现，导致推理结果的不可靠性。

核心思路：论文提出EureQA基准，通过递归遮蔽重要实体并用干扰线索替代，评估模型能否遵循正确的推理链，而非依赖于语义关联的快捷推理。

技术框架：整体流程包括：首先从模型能够正确回答的问题出发，逐步遮蔽重要实体；然后用干扰线索替代这些实体，要求模型根据证据链推理出被遮蔽的实体，最后回答问题。

关键创新：最重要的创新在于通过引入干扰线索来评估模型的推理能力，揭示了现有LLMs在面对干扰时的脆弱性，与传统方法相比，提供了更深入的推理能力分析。

关键设计：在设计中，采用了递归遮蔽和干扰线索替代的策略，确保模型必须依赖推理链而非简单的语义关联。同时，实验中使用了多种问题类型和干扰线索，以全面评估模型的推理能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的LLMs在面对干扰线索时，正确推理的能力显著下降，模型的推理准确率低于50%。这一发现强调了当前LLMs在推理过程中的脆弱性，呼吁对模型推理能力的进一步研究和改进。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和对话系统等。通过提高模型的推理能力，可以在更复杂的任务中实现更高的准确性和可靠性，进而推动智能助手和自动化系统的发展。

📄 摘要（原文）

Despite the recent advancement in large language models (LLMs) and their high performances across numerous benchmarks, recent research has unveiled that LLMs suffer from hallucinations and unfaithful reasoning. This work studies a specific type of hallucination induced by semantic associations. Specifically, we investigate to what extent LLMs take shortcuts from certain keyword/entity biases in the prompt instead of following the correct reasoning path. To quantify this phenomenon, we propose a novel probing method and benchmark called EureQA. We start from questions that LLMs will answer correctly with utmost certainty, and mask the important entity with evidence sentence recursively, asking models to find masked entities according to a chain of evidence before answering the question. During the construction of the evidence, we purposefully replace semantic clues (entities) that may lead to the correct answer with distractor clues (evidence) that will not directly lead to the correct answer but require a chain-like reasoning process. We evaluate if models can follow the correct reasoning chain instead of short-cutting through distractor clues. We find that existing LLMs lack the necessary capabilities to follow correct reasoning paths and resist the attempt of greedy shortcuts. We show that the distractor semantic associations often lead to model hallucination, which is strong evidence that questions the validity of current LLM reasoning.