POSQA: Probe the World Models of LLMs with Size Comparisons

📄 arXiv: 2310.13394v1 📥 PDF

作者: Chang Shu, Jiuzhou Han, Fangyu Liu, Ehsan Shareghi, Nigel Collier

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CY

发布日期: 2023-10-20

备注: Accepted by EMNLP 2023 Findings

💡 一句话要点

提出POSQA数据集以验证大型语言模型的现实理解能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 具身理解 问答系统 知识增强 提示技术

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在现实世界理解方面表现不佳，尤其在零-shot设置下的能力有限。
  2. 提出POSQA数据集，通过简单的大小比较问题，检验LLMs的具身理解能力，并使用先进的提示技术进行增强。
  3. 实验结果显示，LLMs的现实理解能力容易受到提示表面形式的影响，表现出与人类行为的不一致性。

📝 摘要（中文）

具身语言理解强调语言理解不仅是大脑中的心理处理，还涉及与物理和社会环境的互动。随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，验证其现实世界理解能力变得愈发重要。本文提出了POSQA：一个物理对象大小问答数据集，通过简单的大小比较问题来检验最新LLMs的具身理解能力。研究表明，即使是当前最大的LLMs在零-shot设置下表现不佳。通过先进的提示技术和外部知识增强，推动了模型的极限，并分析了上下文信息与内部权重对现实理解的影响。结果显示，基于文本数据的LLMs在面对提示的表面形式时，容易受到误导和混淆，导致其理解与人类行为不一致。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在现实世界理解方面的不足，尤其是在面对简单的物理对象大小比较问题时的表现。现有方法在零-shot设置下的有效性较低，无法准确反映模型的理解能力。

核心思路：论文提出POSQA数据集，通过设计简单的大小比较问题，来探讨LLMs的具身理解能力。该方法旨在通过提示技术和外部知识增强，推动模型的理解极限。

技术框架：研究首先构建POSQA数据集，然后在不同的提示格式下对LLMs进行测试，分析其对上下文信息和内部权重的依赖。实验分为多个阶段，包括数据集构建、模型训练与评估、结果分析等。

关键创新：最重要的创新在于提出了一个专门针对物理对象大小比较的问答数据集，并通过实验验证了LLMs在此类任务中的脆弱性。这与现有方法的本质区别在于关注具身理解的实际表现，而非仅依赖文本数据。

关键设计：在实验中，采用了多种提示格式，并对模型的输入进行了精细化设计，以评估不同提示对模型理解的影响。具体的参数设置和损失函数设计也经过优化，以提高模型在特定任务上的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，当前最大的LLMs在POSQA数据集上的表现不佳，尤其在零-shot设置下，准确率显著低于预期。通过引入先进的提示技术和外部知识增强，模型的理解能力有所提升，但仍然存在明显的偏差，表明其对提示表面形式的敏感性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、机器人交互和人机协作等。通过验证大型语言模型的现实理解能力，可以为开发更智能的对话系统和具身智能体提供理论支持，提升其在复杂环境中的应用价值。未来，该研究可能推动更深入的具身理解研究，促进人工智能与人类行为的更好对接。

📄 摘要（原文）

Embodied language comprehension emphasizes that language understanding is not solely a matter of mental processing in the brain but also involves interactions with the physical and social environment. With the explosive growth of Large Language Models (LLMs) and their already ubiquitous presence in our daily lives, it is becoming increasingly necessary to verify their real-world understanding. Inspired by cognitive theories, we propose POSQA: a Physical Object Size Question Answering dataset with simple size comparison questions to examine the extremity and analyze the potential mechanisms of the embodied comprehension of the latest LLMs. We show that even the largest LLMs today perform poorly under the zero-shot setting. We then push their limits with advanced prompting techniques and external knowledge augmentation. Furthermore, we investigate whether their real-world comprehension primarily derives from contextual information or internal weights and analyse the impact of prompt formats and report bias of different objects. Our results show that real-world understanding that LLMs shaped from textual data can be vulnerable to deception and confusion by the surface form of prompts, which makes it less aligned with human behaviours.