MonitorBench: A Comprehensive Benchmark for Chain-of-Thought Monitorability in Large Language Models

📄 arXiv: 2603.28590v1 📥 PDF

作者: Han Wang, Yifan Sun, Brian Ko, Mann Talati, Jiawen Gong, Zimeng Li, Naicheng Yu, Xucheng Yu, Wei Shen, Vedant Jolly, Huan Zhang

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-30

备注: 57 pages

💡 一句话要点

提出MonitorBench，用于全面评估大语言模型中思维链的可监控性

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

关键词: 大语言模型 思维链 可监控性 基准测试 压力测试

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏全面开源的基准，难以系统评估大语言模型思维链（CoT）的可监控性，阻碍了相关研究。
  2. MonitorBench通过构建包含多种任务和压力测试的基准，评估CoT在多大程度上反映了模型决策的关键因素。
  3. 实验表明，CoT可监控性与任务的结构化推理需求相关，闭源模型可监控性较低，且压力测试会显著降低可监控性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)生成的思维链(CoTs)并不总是对其最终输出具有因果责任。当发生这种不匹配时，CoT不再忠实地反映驱动模型行为的关键决策因素，导致CoT可监控性降低。为了解决缺乏全面且完全开源的CoT可监控性基准的问题，我们提出了MonitorBench，一个用于系统评估LLMs中CoT可监控性的基准。MonitorBench提供：(1)一个包含1514个测试实例的多元集合，这些实例具有精心设计的决策关键因素，涵盖19个任务和7个类别，用于表征何时可以使用CoT来监控驱动LLM行为的因素；(2)两种压力测试设置，用于量化CoT可监控性降低的程度。对多个具有不同能力的流行LLM的广泛实验表明，当生成最终目标响应需要通过决策关键因素进行结构化推理时，CoT可监控性更高。闭源LLM通常表现出较低的可监控性，并且可监控性与模型能力之间存在负相关关系。此外，在压力测试下，开源和闭源LLM都可以有意识地降低可监控性，在某些不需要对决策关键因素进行结构化推理的任务中，可监控性最多下降30%。除了这些经验性见解之外，MonitorBench还为进一步研究评估未来LLM、研究高级压力测试可监控性技术以及开发新的监控方法提供了基础。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中思维链（CoT）的可监控性问题。现有方法缺乏一个全面且开源的基准来评估CoT是否真实反映了驱动模型决策的关键因素。当CoT与最终输出不一致时，模型的可解释性和可靠性会受到影响。

核心思路：论文的核心思路是构建一个系统化的基准测试集MonitorBench，通过精心设计的测试用例和压力测试，量化评估不同LLMs在不同任务下的CoT可监控性。通过分析模型在不同情况下的表现，揭示影响CoT可监控性的因素。

技术框架：MonitorBench包含两个主要部分：一是多样化的测试实例集合，涵盖19个任务和7个类别，每个实例都包含精心设计的决策关键因素；二是两种压力测试设置，用于模拟CoT可监控性降低的情况。研究人员可以使用MonitorBench评估不同LLMs的CoT可监控性，并分析其在不同任务和压力下的表现。

关键创新：MonitorBench的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅提供了丰富的测试用例，还设计了压力测试来模拟实际应用中可能出现的问题。此外，MonitorBench是完全开源的，方便研究人员使用和扩展。

关键设计：MonitorBench的关键设计包括：(1) 任务选择：选择涵盖不同推理难度和知识领域的任务，以全面评估CoT可监控性；(2) 决策关键因素设计：在每个测试实例中，精心设计影响模型决策的关键因素，以便评估CoT是否能够反映这些因素；(3) 压力测试设计：设计两种压力测试，包括引入干扰信息和改变问题描述，以模拟CoT可监控性降低的情况；(4) 评估指标：设计合适的评估指标，量化CoT可监控性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoT可监控性与任务的结构化推理需求相关，需要结构化推理的任务CoT可监控性更高。闭源LLM通常表现出较低的可监控性，且可监控性与模型能力之间存在负相关关系。在压力测试下，开源和闭源LLM的可监控性均会显著下降，在某些任务中最多下降30%。

🎯 应用场景

MonitorBench可用于评估和改进大语言模型的可解释性和可靠性，尤其是在需要高可信度的应用场景，如医疗诊断、金融风控等。通过提高CoT的可监控性，可以更好地理解模型的决策过程，从而提高模型的透明度和可信度，并为模型的调试和优化提供依据。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can generate chains of thought (CoTs) that are not always causally responsible for their final outputs. When such a mismatch occurs, the CoT no longer faithfully reflects the decision-critical factors driving the model's behavior, leading to the reduced CoT monitorability problem. However, a comprehensive and fully open-source benchmark for studying CoT monitorability remains lacking. To address this gap, we propose MonitorBench, a systematic benchmark for evaluating CoT monitorability in LLMs. MonitorBench provides: (1) a diverse set of 1,514 test instances with carefully designed decision-critical factors across 19 tasks spanning 7 categories to characterize when CoTs can be used to monitor the factors driving LLM behavior; and (2) two stress-test settings to quantify the extent to which CoT monitorability can be degraded. Extensive experiments across multiple popular LLMs with varying capabilities show that CoT monitorability is higher when producing the final target response requires structural reasoning through the decision-critical factor. Closed-source LLMs generally show lower monitorability, and there exists a negative relationship between monitorability and model capability. Moreover, both open- and closed-source LLMs can intentionally reduce monitorability under stress-tests, with monitorability dropping by up to 30% in some tasks that do not require structural reasoning over the decision-critical factors. Beyond these empirical insights, MonitorBench provides a basis for further research on evaluating future LLMs, studying advanced stress-test monitorability techniques, and developing new monitoring approaches.