TimeBench: A Comprehensive Evaluation of Temporal Reasoning Abilities in Large Language Models
作者: Zheng Chu, Jingchang Chen, Qianglong Chen, Weijiang Yu, Haotian Wang, Ming Liu, Bing Qin
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2023-11-29 (更新: 2024-06-28)
备注: Accepted to ACL 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出TimeBench以评估大型语言模型的时间推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间推理 语言模型 评估基准 自然语言处理 人工智能
📋 核心要点
- 现有研究通常只关注时间的特定方面，缺乏一个全面的时间推理评估基准，导致对大型语言模型的时间推理能力评估不够系统。
- 论文提出了TimeBench，一个分层的时间推理基准，旨在全面评估大型语言模型在时间推理方面的能力，涵盖多种时间推理现象。
- 实验结果表明，当前最先进的语言模型在时间推理任务上与人类存在显著差距，且在不同推理类别中表现出能力不均衡。
📝 摘要（中文）
理解时间概念是人类认知的基本方面，对于全面理解世界的复杂性至关重要。以往研究通常集中于时间的特定方面，缺乏全面的时间推理基准。为此，我们提出了TimeBench，这是一个涵盖广泛时间推理现象的综合性分层时间推理基准。TimeBench为研究大型语言模型的时间推理能力提供了全面评估。我们在GPT-4、LLaMA2等流行的语言模型上进行了广泛实验，结果显示，当前最先进的语言模型与人类之间存在显著的性能差距，表明在时间推理方面仍有很大提升空间。此外，语言模型在不同推理类别中表现出能力差异。我们还深入分析了多种因素对时间推理的影响，并强调了相关挑战。我们希望TimeBench能够作为一个全面的基准，促进时间推理领域的研究。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在时间推理能力评估中的不足，现有方法往往缺乏系统性和全面性，无法准确反映模型的真实能力。
核心思路：提出TimeBench作为一个综合性时间推理基准，涵盖多种时间推理现象，旨在为大型语言模型提供全面的评估框架。通过系统的实验设计，分析模型在不同时间推理任务中的表现差异。
技术框架：TimeBench的整体架构包括多个模块，首先是时间推理任务的设计，随后是对不同语言模型的评估，最后是结果分析与讨论。每个模块都针对特定的时间推理现象进行深入研究。
关键创新：TimeBench的最大创新在于其全面性和分层结构，能够系统地评估和比较不同语言模型在时间推理方面的能力，与现有方法相比，提供了更为细致的分析视角。
关键设计：在设计TimeBench时，考虑了多种时间推理任务的复杂性，设置了不同的评估标准和指标，以确保评估结果的可靠性和有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，当前最先进的语言模型在时间推理任务上的表现与人类相比存在显著差距，尤其在某些推理类别中，模型的能力差异明显，强调了未来研究的必要性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能助手、教育技术等。通过提升大型语言模型的时间推理能力，可以改善人机交互的自然性和智能化水平，推动相关技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Grasping the concept of time is a fundamental facet of human cognition, indispensable for truly comprehending the intricacies of the world. Previous studies typically focus on specific aspects of time, lacking a comprehensive temporal reasoning benchmark. To address this, we propose TimeBench, a comprehensive hierarchical temporal reasoning benchmark that covers a broad spectrum of temporal reasoning phenomena. TimeBench provides a thorough evaluation for investigating the temporal reasoning capabilities of large language models. We conduct extensive experiments on GPT-4, LLaMA2, and other popular LLMs under various settings. Our experimental results indicate a significant performance gap between the state-of-the-art LLMs and humans, highlighting that there is still a considerable distance to cover in temporal reasoning. Besides, LLMs exhibit capability discrepancies across different reasoning categories. Furthermore, we thoroughly analyze the impact of multiple aspects on temporal reasoning and emphasize the associated challenges. We aspire for TimeBench to serve as a comprehensive benchmark, fostering research in temporal reasoning. Resources are available at: https://github.com/zchuz/TimeBench