The Self-Execution Benchmark: Measuring LLMs' Attempts to Overcome Their Lack of Self-Execution
作者: Elon Ezra, Ariel Weizman, Amos Azaria
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2025-08-17
备注: 11 pages, 9 figures
💡 一句话要点
提出自执行基准以评估大语言模型的自我预测能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 自我预测 自执行基准 性能评估 自然语言处理
📋 核心要点
- 核心问题：现有评估方法主要集中在LLM的知识和推理能力，未能有效评估其自我预测能力。
- 方法要点：提出自执行基准，专注于LLM对自身输出特性的预测能力，填补现有评估的空白。
- 实验或效果：实验显示，LLM在自执行基准上的表现普遍较差，且模型规模的增加未必带来性能提升。
📝 摘要（中文）
大语言模型（LLMs）通常通过测试其知识或推理能力来进行评估。本文探讨了一种不同的评估方式：LLM是否能够预测其自身响应的某些方面。由于LLM缺乏自我执行的能力，我们引入了自执行基准，测量模型预测输出特性（如问题难度、拒绝回答的可能性及其产生的关联类型）的能力。实验结果表明，模型在该基准上的表现普遍较差，且模型规模或能力的增加并未始终导致性能提升。这些结果表明LLM在表示和推理自身行为方面存在根本性限制。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在自我预测能力评估方面的不足。现有方法主要关注模型的知识和推理能力，忽视了模型对自身行为的理解和预测能力。
核心思路：论文提出自执行基准，旨在测量LLM预测其输出特性的能力，如问题难度和拒绝回答的可能性。通过这种方式，研究者能够更深入地理解LLM的局限性。
技术框架：整体架构包括自执行基准的设计和实验评估。主要模块包括模型输出特性的定义、预测任务的设计以及性能评估指标的设定。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了自执行基准这一全新评估框架，强调LLM对自身行为的预测能力，与传统的知识和推理能力评估方法形成鲜明对比。
关键设计：在实验设计中，设置了多个预测任务，涵盖不同类型的问题和输出特性，采用了标准的性能评估指标来量化模型的预测能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，LLM在自执行基准上的整体表现较差，具体而言，模型在预测问题难度和拒绝回答的能力上均未达到预期，且模型规模的增加并未显著改善性能。这一发现揭示了LLM在自我理解和预测方面的根本性限制。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和人机交互等。通过评估LLM的自我预测能力，可以为模型的改进和优化提供新的方向，提升其在实际应用中的表现和可靠性。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) are commonly evaluated on tasks that test their knowledge or reasoning abilities. In this paper, we explore a different type of evaluation: whether an LLM can predict aspects of its own responses. Since LLMs lack the ability to execute themselves, we introduce the Self-Execution Benchmark, which measures a model's ability to anticipate properties of its output, such as whether a question will be difficult for it, whether it will refuse to answer, or what kinds of associations it is likely to produce. Our experiments show that models generally perform poorly on this benchmark, and that increased model size or capability does not consistently lead to better performance. These results suggest a fundamental limitation in how LLMs represent and reason about their own behavior.