BRAINTEASER: Lateral Thinking Puzzles for Large Language Models

📄 arXiv: 2310.05057v3 📥 PDF

作者: Yifan Jiang, Filip Ilievski, Kaixin Ma, Zhivar Sourati

分类: cs.CL

发布日期: 2023-10-08 (更新: 2023-11-09)

💡 一句话要点

提出BRAINTEASER以解决语言模型的侧向思维能力不足问题

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

关键词: 侧向思维 语言模型 推理能力 问答任务 基准测试 对抗样本 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有语言模型在处理隐含推理任务时表现不足，尤其是在侧向思维方面缺乏有效评估。
  2. 本文提出BRAINTEASER，通过设计多项选择问答任务，测试模型的侧向思维能力，挑战常识关联。
  3. 实验结果显示，当前模型在侧向推理任务上与人类表现存在显著差距，尤其在对抗样本的一致性上差距更大。

📝 摘要（中文）

语言模型的成功激励了自然语言处理领域关注需要隐含和复杂推理的任务，尤其是人类常识机制。然而，侧向思维谜题的研究相对较少。为此，本文提出BRAINTEASER，一个多项选择问答任务，旨在测试模型展现侧向思维的能力，挑战默认的常识关联。我们设计了一个三步程序来创建首个侧向思维基准，包括数据收集、干扰项生成和对抗样本生成，最终形成1100个高质量注释的谜题。实验结果显示，模型与人类在侧向推理的一致性上存在显著差距，尤其在考虑对抗格式时差距更大。我们将所有代码和数据公开，以促进侧向思维模型的开发与评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有语言模型在侧向思维任务中的表现不足，尤其是缺乏有效的评估标准和数据集。

核心思路：通过设计BRAINTEASER任务，构建一个多项选择问答基准，专注于测试模型的侧向思维能力，挑战默认的常识推理。

技术框架：整体流程包括三个主要阶段：数据收集、干扰项生成和对抗样本生成，最终形成1100个高质量的谜题。

关键创新：BRAINTEASER是首个专注于侧向思维的基准，填补了现有研究的空白，提供了新的评估标准。

关键设计：在数据收集阶段，确保谜题的多样性和复杂性；在干扰项生成中，设计合理的干扰选项以增加挑战性；对抗样本生成则用于评估模型在不同格式下的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前的语言模型在BRAINTEASER任务上的表现与人类存在显著差距，尤其在对抗样本的一致性评估中，模型性能下降更为明显。这一发现强调了模型在复杂推理任务中的局限性，为未来的研究提供了重要的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、心理测试和人工智能助手等，能够帮助提升机器在复杂推理任务中的表现，推动智能系统更好地理解和处理人类的思维方式。未来，BRAINTEASER可能成为评估和训练侧向思维能力的重要工具。

📄 摘要（原文）

The success of language models has inspired the NLP community to attend to tasks that require implicit and complex reasoning, relying on human-like commonsense mechanisms. While such vertical thinking tasks have been relatively popular, lateral thinking puzzles have received little attention. To bridge this gap, we devise BRAINTEASER: a multiple-choice Question Answering task designed to test the model's ability to exhibit lateral thinking and defy default commonsense associations. We design a three-step procedure for creating the first lateral thinking benchmark, consisting of data collection, distractor generation, and generation of adversarial examples, leading to 1,100 puzzles with high-quality annotations. To assess the consistency of lateral reasoning by models, we enrich BRAINTEASER based on a semantic and contextual reconstruction of its questions. Our experiments with state-of-the-art instruction- and commonsense language models reveal a significant gap between human and model performance, which is further widened when consistency across adversarial formats is considered. We make all of our code and data available to stimulate work on developing and evaluating lateral thinking models.