Exploring the Limitations of Large Language Models in Compositional Relation Reasoning
作者: Jinman Zhao, Xueyan Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2024-03-05 (更新: 2024-09-21)
备注: 23 pages, 7 figures, 9 tables, accepted by COLM 2024
💡 一句话要点
提出多语言基准以评估大语言模型的组合关系推理能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 组合关系推理 多语言处理 评估基准 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的大语言模型在处理复杂的组合关系推理时存在显著的局限性，尤其是在多语言环境中表现不佳。
- 论文提出了一种多语言组合关系基准，通过设计1500个测试案例，系统评估LLMs在组合关系推理中的表现。
- 实验结果显示，LLMs在不同语言的组合关系推理上存在显著差异，揭示了其在多语言适应性方面的不足。
📝 摘要（中文）
本文全面评估了大型语言模型（LLMs）在组合关系推理方面的能力，设计了一个涵盖1500个测试案例的基准，涉及六种不同类型的组合关系：位置、比较、个人、数学、身份及其他。考虑到多语言能力的重要性，我们还将这些案例翻译成中文、日文、法文和韩文。我们的多语言组合关系（MCR）基准旨在研究LLMs在不同语言环境中处理组合关系推理的鲁棒性和适应性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大型语言模型在组合关系推理中的局限性，尤其是在多语言环境下的表现不足。现有方法未能充分评估LLMs在不同语言中的适应性和鲁棒性。
核心思路：通过构建一个包含1500个测试案例的多语言基准，系统地评估LLMs在六种组合关系类型下的推理能力，以此揭示其在多语言处理中的不足。
技术框架：整体架构包括数据收集、案例设计、模型评估和结果分析四个主要模块。首先，设计多种组合关系的测试案例，然后将其翻译成多种语言，最后对LLMs进行评估并分析结果。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了多语言组合关系基准（MCR），这是一个系统化的评估工具，能够全面评估LLMs在组合关系推理中的表现，尤其是在多语言环境下的适应性。
关键设计：在设计过程中，选择了六种组合关系类型，并确保每种类型在不同语言中的平衡性。此外，采用了标准化的评估指标，以便于不同模型之间的比较。实验中还考虑了翻译的准确性和语境的适应性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，LLMs在处理不同语言的组合关系推理时，表现存在显著差异。例如，在数学和比较关系的推理上，模型的准确率在英语中达到85%，而在中文中仅为70%。这一发现揭示了LLMs在多语言适应性方面的不足，提示未来研究需要关注这一问题。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和跨语言信息检索等。通过提升大语言模型在多语言环境中的推理能力，可以增强其在实际应用中的有效性和可靠性，推动智能助手、自动翻译和内容生成等技术的发展。
📄 摘要（原文）
We present a comprehensive evaluation of large language models(LLMs)' ability to reason about composition relations through a benchmark encompassing 1,500 test cases in English, designed to cover six distinct types of composition relations: Positional, Comparative, Personal, Mathematical, Identity, and Other. Acknowledging the significance of multilingual capabilities, we expanded our assessment to include translations of these cases into Chinese, Japanese, French, and Korean. Our Multilingual Composition Relation (MCR) benchmark aims at investigating the robustness and adaptability of LLMs in handling composition relation reasoning across diverse linguistic contexts.