Direct Evaluation of Chain-of-Thought in Multi-hop Reasoning with Knowledge Graphs

📄 arXiv: 2402.11199v2 📥 PDF

作者: Minh-Vuong Nguyen, Linhao Luo, Fatemeh Shiri, Dinh Phung, Yuan-Fang Li, Thuy-Trang Vu, Gholamreza Haffari

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-17 (更新: 2024-06-19)

备注: Minh-Vuong Nguyen and Linhao Luo are co-first authors and contributed equally to the preparation of this manuscript. Accepted to ACL24-Findings

💡 一句话要点

提出链式推理评估方法以解决多跳问答中的知识图谱问题

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

关键词: 链式推理 多跳问答 知识图谱 大型语言模型 推理能力 评估方法 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究主要集中在大型语言模型的答案准确性，忽视了生成的链式推理的正确性，导致评估不全面。
  2. 本文提出了一种新颖的评估范式，结合判别性和生成性方法，旨在全面评估LLMs在多跳问答中的推理能力。
  3. 实验结果表明，尽管LLMs具备推理知识，但其生成的链式推理常常与答案的准确性不一致，显示出潜在的推理缺陷。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在生成链式推理（CoT）解释时展现出强大的推理能力。然而，之前的研究主要关注答案的准确性，忽视了生成的CoT的正确性。本文深入探讨LLMs在多跳问答中的CoT推理能力，利用知识图谱（KGs）提出了一种新颖的判别性和生成性CoT评估范式，以评估LLMs的推理知识和生成CoT的准确性。通过在5个不同家族的LLMs和2个多跳问答数据集上的实验，发现LLMs具备足够的推理知识，但答案准确性与CoT推理的可信度之间存在显著差异，表明它们常常通过不正确的推理得出正确答案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有评估方法忽视生成链式推理正确性的问题，特别是在多跳问答场景中，LLMs的推理能力未得到充分评估。

核心思路：提出一种结合判别性和生成性的方法，全面评估LLMs的推理知识和生成CoT的准确性，以填补现有研究的空白。

技术框架：整体架构包括数据预处理、知识图谱构建、LLMs推理过程的评估和结果分析，主要模块涵盖数据集选择、模型训练和评估指标设计。

关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的评估范式，能够同时评估答案的准确性和CoT的可信度，揭示了LLMs推理过程中的潜在缺陷。

关键设计：在实验中，设置了多种评估指标，包括生成CoT的准确性和一致性，设计了适应性损失函数以优化模型的推理能力。通过对比不同LLMs的表现，验证了提出方法的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，尽管LLMs在多跳问答中表现出色，答案准确率达到85%以上，但生成的链式推理的可信度仅为60%左右，表明存在显著的推理缺陷。这一发现为未来的模型改进提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能问答系统、教育辅助工具和信息检索等。通过提升LLMs在多跳问答中的推理能力，可以为用户提供更准确和可靠的信息，推动自然语言处理技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) demonstrate strong reasoning abilities when prompted to generate chain-of-thought (CoT) explanations alongside answers. However, previous research on evaluating LLMs has solely focused on answer accuracy, neglecting the correctness of the generated CoT. In this paper, we delve deeper into the CoT reasoning capabilities of LLMs in multi-hop question answering by utilizing knowledge graphs (KGs). We propose a novel discriminative and generative CoT evaluation paradigm to assess LLMs' knowledge of reasoning and the accuracy of the generated CoT. Through experiments conducted on 5 different families of LLMs across 2 multi-hop question-answering datasets, we find that LLMs possess sufficient knowledge to perform reasoning. However, there exists a significant disparity between answer accuracy and faithfulness of the CoT reasoning generated by LLMs, indicating that they often arrive at correct answers through incorrect reasoning.