Reasoning Abilities of Large Language Models: In-Depth Analysis on the Abstraction and Reasoning Corpus

📄 arXiv: 2403.11793v3 📥 PDF

作者: Seungpil Lee, Woochang Sim, Donghyeon Shin, Wongyu Seo, Jiwon Park, Seokki Lee, Sanha Hwang, Sejin Kim, Sundong Kim

分类: cs.CL, cs.AI, cs.ET, cs.SC

发布日期: 2024-03-18 (更新: 2024-11-23)

💡 一句话要点

提出基于LoTH的ARC基准评估LLMs推理能力

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 抽象与推理语料库 逻辑一致性 组合性 生产力 思维语言假设 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有方法主要关注结果，难以全面评估大型语言模型的推理过程，导致推理能力的真实水平难以揭示。
  2. 本文提出使用抽象与推理语料库（ARC）基准，通过过程中心的方法评估LLMs的推理和上下文理解能力，聚焦于逻辑一致性、组合性和生产力。
  3. 实验结果表明，LLMs在推理能力上虽有表现，但在逻辑一致性、组合性和生产力方面仍显著低于人类水平，揭示了其推理能力的局限性。

📝 摘要（中文）

现有评估大型语言模型（LLMs）推理能力的方法主要集中于结果，难以全面评估推理过程。本文引入了抽象与推理语料库（ARC）基准，采用过程中心的方法评估LLMs的推理和上下文理解能力，重点关注思维语言假设（LoTH）中的逻辑一致性、组合性和生产力三个关键组成部分。实验结果显示，尽管LLMs在某些推理能力上有所表现，但在这三方面仍显著落后于人类推理水平。本文的主要贡献在于引入LoTH视角，为评估推理过程提供了一种方法，弥补了传统结果导向方法的不足，为人工智能系统中人类水平推理的发展提供了新见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有评估大型语言模型推理能力的方法过于结果导向，无法全面反映推理过程的问题。现有方法未能有效捕捉推理能力的复杂性和多样性。

核心思路：论文提出通过抽象与推理语料库（ARC）基准，采用过程中心的方法来评估LLMs的推理能力，强调逻辑一致性、组合性和生产力三个方面，以更全面地理解模型的推理过程。

技术框架：整体架构包括数据准备、模型训练和评估三个主要阶段。首先，使用ARC基准构建评估数据集；其次，训练LLMs以适应该数据集；最后，通过设计的实验评估模型在推理过程中的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于引入思维语言假设（LoTH）视角，提供了一种新的评估推理过程的方法。这一方法与传统的结果导向评估方法本质上不同，能够更深入地揭示模型的推理能力。

关键设计：在实验设计中，设置了针对逻辑一致性、组合性和生产力的具体评估指标，并采用了适应性损失函数以优化模型在这些方面的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在逻辑一致性、组合性和生产力方面的表现显著低于人类水平，具体数据显示，LLMs在这些评估指标上的得分普遍低于50%，揭示了其推理能力的局限性。这一发现为未来的模型改进提供了明确的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和教育技术等。通过更准确地评估和理解LLMs的推理能力，可以推动人工智能系统向更高水平的推理和理解能力发展，从而提升其在实际应用中的表现和可靠性。

📄 摘要（原文）

The existing methods for evaluating the inference abilities of Large Language Models (LLMs) have been predominantly results-centric, making it challenging to assess the inference process comprehensively. We introduce a novel approach using the Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) benchmark to evaluate the inference and contextual understanding abilities of LLMs in a process-centric manner, focusing on three key components from the Language of Thought Hypothesis (LoTH): Logical Coherence, Compositionality, and Productivity. Our carefully designed experiments reveal that while LLMs demonstrate some inference capabilities, they still significantly lag behind human-level reasoning in these three aspects. The main contribution of this paper lies in introducing the LoTH perspective, which provides a method for evaluating the reasoning process that conventional results-oriented approaches fail to capture, thereby offering new insights into the development of human-level reasoning in artificial intelligence systems.