Analysis of the Reasoning with Redundant Information Provided Ability of Large Language Models

📄 arXiv: 2310.04039v1 📥 PDF

作者: Wenbei Xie

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-06

💡 一句话要点

提出RRIP任务以解决大语言模型推理能力不足问题

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

关键词: 大型语言模型 冗余信息推理 问答任务 推理能力 GSM-8K数据集 人工智能 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的基准测试未能充分捕捉大型语言模型在现实场景中的推理能力，尤其是处理冗余信息的能力。
  2. 本文提出了一种新的问答任务RRIP，设计了改进版的GSM-8K数据集，以评估模型在冗余信息推理方面的表现。
  3. 实验结果显示，尽管模型在传统问答任务上表现良好，但在RRIP任务上性能显著下降，揭示了其在处理冗余信息时的不足。

📝 摘要（中文）

近期在大型语言模型（LLMs）领域的进展显示，这些模型在自然语言处理任务中展现了令人印象深刻的推理能力，然而现有基准测试未能全面反映其在现实场景中的推理能力。为此，本文引入了一种新的问答任务，称为冗余信息推理（RRIP）。研究设计了改进版的GSM-8K数据集，聚焦于冗余信息的不同属性，评估了LlaMA2-13B-chat和GPT-3.5两种流行LLMs在传统问答任务与RRIP任务上的表现。结果表明，尽管这些模型在标准问答基准上取得了中等成功，但在RRIP任务上的表现显著下降，凸显了当前LLMs处理冗余信息的局限性，并建议未来的模型训练应注重冗余信息的整合。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在处理冗余信息时的推理能力不足问题。现有的基准测试无法全面评估模型在复杂推理场景中的表现，尤其是面对冗余信息时的推理能力。

核心思路：论文提出了冗余信息推理（RRIP）任务，通过设计改进版的GSM-8K数据集，聚焦于冗余信息的不同属性，以此来评估和提升模型的推理能力。

技术框架：整体架构包括数据集的设计、模型的选择与评估。数据集包含多种冗余信息变体，模型则为LlaMA2-13B-chat和GPT-3.5，评估阶段对比传统问答任务与RRIP任务的表现。

关键创新：最重要的创新在于引入了RRIP任务，填补了现有基准测试的空白，提供了一种新的评估模型推理能力的方法，特别是在处理冗余信息时的能力。

关键设计：在数据集设计中，针对冗余信息的不同属性进行了多种变体的构建，确保模型在训练时能够接触到多样化的冗余信息场景。

📊 实验亮点

实验结果显示，LlaMA2-13B-chat和GPT-3.5在标准问答基准上表现中等，但在RRIP任务上性能显著下降，表明当前模型在处理冗余信息时的局限性。这一发现强调了未来模型训练中整合冗余信息的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、智能问答系统和人机交互等。通过提升大型语言模型处理冗余信息的能力，可以在更复杂的真实场景中实现更高效的推理和决策支持，推动人工智能向通用人工智能（AGI）迈进。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities across a range of natural language processing tasks, especially in reasoning, a cornerstone for achieving Artificial General Intelligence (AGI). However, commonly used benchmarks may not fully encapsulate the inferential abilities of these models in real-world scenarios. To address this gap, a new form of Question-Answering (QA) task, termed Reasoning with Redundant Information Provided (RRIP), is introduced. The study designed a modified version of the grade school math 8K (GSM-8K) dataset which has several variants focusing on different attributes of redundant information. This investigation evaluates two popular LLMs, LlaMA2-13B-chat and generative pre-trained transformer 3.5 (GPT-3.5), contrasting their performance on traditional QA tasks against the RRIP tasks. Findings indicate that while these models achieved moderate success on standard QA benchmarks, their performance notably declines when assessed on RRIP tasks. The study not only highlights the limitations of current LLMs in handling redundant information but also suggests that future training of these models should focus on incorporating redundant information into the training data to increase the performance on RRIP tasks.