Competition-Level Problems are Effective LLM Evaluators

📄 arXiv: 2312.02143v3 📥 PDF

作者: Yiming Huang, Zhenghao Lin, Xiao Liu, Yeyun Gong, Shuai Lu, Fangyu Lei, Yaobo Liang, Yelong Shen, Chen Lin, Nan Duan, Weizhu Chen

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-12-04 (更新: 2024-06-04)

备注: ACL 2024

💡 一句话要点

利用竞赛级编程题评估大语言模型的推理能力与数据污染问题

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

关键词: 大语言模型 推理能力 数据污染 竞赛级编程题 零样本学习

📋 核心要点

  1. 现有LLM在推理能力方面表现出色，但其真实能力及潜在的数据污染问题仍存在争议。
  2. 论文利用Codeforces竞赛级编程题评估LLM的推理能力，着重考察其解决复杂、未见过问题的能力。
  3. 实验发现GPT-4在2021年9月后发布的问题上性能显著下降，暗示数据污染问题，且现有方法难以有效缓解。

📝 摘要（中文）

本文旨在评估大型语言模型（LLM）的推理能力，特别是解决Codeforces中最新的竞赛级编程问题的能力，这些问题由专家精心设计且具有独特性，需要深入的理解和强大的推理技能。我们首先全面评估了GPT-4在此任务上的零样本性能，考虑了问题的发布时间、难度和遇到的错误类型等各个方面。令人惊讶的是，GPT-4在2021年9月之后的问题上的性能出现了断崖式下降，并且在所有难度和问题类型中都保持一致，这表明可能存在数据污染，以及现有LLM解决未见过的复杂推理问题的挑战。我们进一步探索了各种方法，如微调、思维链提示和问题描述简化，但遗憾的是，这些方法都无法持续缓解这些挑战。通过我们的工作，我们强调了这种优秀数据源对于评估LLM真正推理能力的重要性，并促进未来开发具有更强推理能力和更好泛化能力的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在解决复杂推理问题上的真实能力，并探究可能存在的数据污染问题。现有方法难以有效评估LLM的真实推理能力，并且容易受到数据污染的影响，导致评估结果失真。Codeforces竞赛级编程题能够提供高质量、难度适中的评估数据集，但如何有效利用这些数据来评估LLM的推理能力是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用Codeforces竞赛级编程题作为评估LLM推理能力的基准。这些题目由专家设计，具有独特性和复杂性，能够有效考察LLM的推理能力和泛化能力。通过分析LLM在不同时间段发布的题目上的表现，可以推断是否存在数据污染问题。

技术框架：论文的评估框架主要包括以下几个步骤：1）收集Codeforces竞赛级编程题，并按照发布时间、难度和类型进行分类；2）使用LLM（如GPT-4）在零样本条件下解决这些问题；3）分析LLM的性能，包括准确率、错误类型等；4）探索各种方法来缓解数据污染问题，如微调、思维链提示和问题描述简化。

关键创新：论文的关键创新在于利用竞赛级编程题来评估LLM的推理能力和数据污染问题。与传统评估方法相比，这种方法能够提供更具挑战性和真实性的评估环境。此外，论文还发现GPT-4在2021年9月之后发布的问题上性能显著下降，这为数据污染问题的存在提供了有力证据。

关键设计：论文的关键设计包括：1）选择Codeforces竞赛级编程题作为评估数据集；2）使用零样本学习来评估LLM的推理能力；3）分析LLM在不同时间段发布的题目上的表现，以推断是否存在数据污染问题；4）探索各种方法来缓解数据污染问题，如微调、思维链提示和问题描述简化。

📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-4在Codeforces竞赛级编程题上的零样本性能在2021年9月之后出现断崖式下降，暗示存在数据污染问题。尽管尝试了微调、思维链提示和问题描述简化等方法，但均未能有效缓解这一问题。该研究强调了使用高质量、无污染的数据集评估LLM推理能力的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于更可靠地评估和提升大语言模型的推理能力。通过使用竞赛级编程题，可以更有效地识别LLM的优势和不足，并指导模型训练和优化。此外，该研究有助于揭示和缓解数据污染问题，从而提高LLM的泛化能力和鲁棒性。未来，该方法可以推广到其他领域，例如数学、科学和工程等，以评估LLM在不同领域的推理能力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated impressive reasoning capabilities, yet there is ongoing debate about these abilities and the potential data contamination problem recently. This paper aims to evaluate the reasoning capacities of LLMs, specifically in solving recent competition-level programming problems in Codeforces, which are expert-crafted and unique, requiring deep understanding and robust reasoning skills. We first provide a comprehensive evaluation of GPT-4's peiceived zero-shot performance on this task, considering various aspects such as problems' release time, difficulties, and types of errors encountered. Surprisingly, the peiceived performance of GPT-4 has experienced a cliff like decline in problems after September 2021 consistently across all the difficulties and types of problems, which shows the potential data contamination, as well as the challenges for any existing LLM to solve unseen complex reasoning problems. We further explore various approaches such as fine-tuning, Chain-of-Thought prompting and problem description simplification, unfortunately none of them is able to consistently mitigate the challenges. Through our work, we emphasis the importance of this excellent data source for assessing the genuine reasoning capabilities of LLMs, and foster the development of LLMs with stronger reasoning abilities and better generalization in the future.