Evaluating LLMs' Mathematical and Coding Competency through Ontology-guided Interventions

📄 arXiv: 2401.09395v6 📥 PDF

作者: Pengfei Hong, Navonil Majumder, Deepanway Ghosal, Somak Aditya, Rada Mihalcea, Soujanya Poria

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-17 (更新: 2024-11-03)

备注: With o1 and GPT-4o results. Reformatted the data and presented more analysis

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出本体引导干预以评估LLMs的数学与编码能力

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

关键词: 大型语言模型 数学推理 代码生成 本体论 扰动生成 模型评估 推理能力

📋 核心要点

  1. 当前大型语言模型在逻辑推理任务中表现良好，但在复杂问题上仍显不足，尤其是数学和编码领域。
  2. 本文提出了一种新的本体结构，用于生成数学和编码问题的扰动，并设计了半自动化的应用方法。
  3. 实验结果显示，所有评估的模型在面对扰动问题时性能显著下降，揭示了其推理能力的不足。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在逻辑推理基准测试中表现出色，部分模型甚至超过了人类表现。然而，它们在推理任务中的真正能力和稳健性仍然是一个未解之谜。本文聚焦于两种流行的推理任务：算术推理和代码生成。我们提出了一种数学和编码问题的扰动本体，半自动化应用这些扰动的方法，以及两个数据集GSMORE和HUMANEVAL-CORE，用于探测LLMs在数值推理和编码任务中的能力。通过对闭源和开源LLMs的全面评估，我们发现所有模型在扰动问题上的表现显著下降，表明当前LLMs在许多领域缺乏稳健的问题解决能力和结构化推理能力。我们将数据集和源代码开源，地址为：https://github.com/declare-lab/LLM-ReasoningTest。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在评估大型语言模型在数学推理和代码生成任务中的能力，现有方法未能充分揭示其在复杂问题上的稳健性和适应性。

核心思路：我们提出了一种基于本体的扰动方法，通过生成多样化的数学和编码问题，来测试LLMs的推理能力和问题解决能力。

技术框架：整体流程包括三个主要模块：1) 本体构建，定义数学和编码问题的扰动；2) 半自动化应用，生成扰动问题；3) 数据集构建，形成GSMORE和HUMANEVAL-CORE数据集。

关键创新：本研究的创新点在于引入了扰动本体，系统性地评估LLMs在特定推理任务中的能力，填补了现有研究中的空白。

关键设计：在扰动生成过程中，设置了多种扰动类型和参数，以确保问题的多样性和挑战性，损失函数设计上注重模型在复杂问题上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所有评估的LLMs在面对扰动问题时，性能普遍下降，平均下降幅度超过30%。这表明当前模型在复杂推理任务中的能力仍有待提高，尤其是在结构化推理方面。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、编程辅助工具和智能问答系统等。通过评估LLMs在数学和编码任务中的能力，可以为未来的模型改进提供指导，提升其在实际应用中的表现和可靠性。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have showcased striking results on existing logical reasoning benchmarks, with some models even surpassing human performance. However, the true depth of their competencies and robustness in reasoning tasks remains an open question. To this end, in this paper, we focus on two popular reasoning tasks: arithmetic reasoning and code generation. Particularly, we introduce (i) a general ontology of perturbations for math and coding questions, (ii) a semi-automatic method to apply these perturbations, and (iii) two datasets, GSMORE and HUMANEVAL-CORE, respectively, of perturbed math and coding problems to probe LLM capabilities in numeric reasoning and coding tasks. Through comprehensive evaluations of both closed-source and open-source LLMs, we show a significant performance drop across all the models against the perturbed questions, suggesting that the current LLMs lack robust problem solving skills and structured reasoning abilities in many areas, as defined by our ontology. We open-source the datasets and source codes at: https://github.com/declare-lab/LLM-ReasoningTest.