MenatQA: A New Dataset for Testing the Temporal Comprehension and Reasoning Abilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2310.05157v1 📥 PDF

作者: Yifan Wei, Yisong Su, Huanhuan Ma, Xiaoyan Yu, Fangyu Lei, Yuanzhe Zhang, Jun Zhao, Kang Liu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2023-10-08

备注: Accepted to EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

提出MenatQA数据集以评估大语言模型的时间理解与推理能力

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

关键词: 时间推理 大语言模型 自然语言处理 数据集构建 模型评估 时间理解 推理能力

📋 核心要点

  1. 现有研究对大语言模型的时间理解和推理能力关注不足，导致其在相关任务中的表现未得到充分评估。
  2. 本文提出MenatQA数据集，设计了涵盖范围、顺序和反事实等三种时间因素的问答样本，以系统评估LLMs的时间推理能力。
  3. 实验结果表明，主流LLMs在时间推理任务上普遍表现不佳，且对时间信息的依赖性较强，提示了未来改进的方向。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在许多自然语言处理任务上表现出接近饱和的性能，因此人们自然认为它们也掌握了时间理解和推理等能力。然而，关于LLMs的时间敏感性研究尚显不足。为填补这一空白，本文构建了多个敏感因素时间问答数据集（MenatQA），涵盖三种时间因素（范围因素、顺序因素、反事实因素），共计2853个样本，用于评估LLMs的时间理解和推理能力。实验结果显示，大多数LLMs在这些因素上表现不及较小的时间推理模型，且对时间偏见表现出显著脆弱性，严重依赖问题中提供的时间信息。此外，本文还初步探讨了通过特定提示和外部工具提升性能的潜在策略，为未来研究提供了有价值的基线或参考。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在时间理解和推理方面的评估不足，现有方法未能充分揭示其在时间敏感性任务中的局限性。

核心思路：通过构建MenatQA数据集，涵盖多种时间因素，系统性地评估LLMs的时间推理能力，揭示其在时间偏见和信息依赖上的脆弱性。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型测试和结果分析三个主要模块。数据集设计涵盖2853个样本，模型测试涉及不同参数规模的主流LLMs。

关键创新：MenatQA数据集的构建是本文的核心创新，首次系统性地评估了LLMs在时间推理任务中的表现，并揭示了其对时间信息的依赖性。

关键设计：数据集中的样本设计考虑了范围、顺序和反事实等多种时间因素，实验中使用了不同规模的LLMs进行对比，分析其在时间推理任务中的表现差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，主流大语言模型在时间推理任务上的表现普遍不及较小的时间推理模型，且在时间偏见方面表现出显著脆弱性。具体而言，LLMs在处理时间信息时的依赖性较强，提示了未来改进的必要性。

🎯 应用场景

该研究为大语言模型的时间理解与推理能力提供了新的评估标准，具有广泛的应用潜力，尤其在需要时间推理的自然语言处理任务中，如事件序列分析、对话系统等。未来，MenatQA数据集可作为进一步研究和模型改进的基础，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have shown nearly saturated performance on many natural language processing (NLP) tasks. As a result, it is natural for people to believe that LLMs have also mastered abilities such as time understanding and reasoning. However, research on the temporal sensitivity of LLMs has been insufficiently emphasized. To fill this gap, this paper constructs Multiple Sensitive Factors Time QA (MenatQA), which encompasses three temporal factors (scope factor, order factor, counterfactual factor) with total 2,853 samples for evaluating the time comprehension and reasoning abilities of LLMs. This paper tests current mainstream LLMs with different parameter sizes, ranging from billions to hundreds of billions. The results show most LLMs fall behind smaller temporal reasoning models with different degree on these factors. In specific, LLMs show a significant vulnerability to temporal biases and depend heavily on the temporal information provided in questions. Furthermore, this paper undertakes a preliminary investigation into potential improvement strategies by devising specific prompts and leveraging external tools. These approaches serve as valuable baselines or references for future research endeavors.