EconLogicQA: A Question-Answering Benchmark for Evaluating Large Language Models in Economic Sequential Reasoning

📄 arXiv: 2405.07938v2 📥 PDF

作者: Yinzhu Quan, Zefang Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-13 (更新: 2024-09-22)

🔗 代码/项目: HUGGINGFACE

💡 一句话要点

EconLogicQA：经济领域序列推理问答基准，评估大语言模型逻辑能力

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

关键词: 经济推理 序列推理 问答系统 大型语言模型 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有基准测试通常孤立地预测事件，忽略了经济领域事件之间复杂的逻辑和时间依赖关系。
  2. EconLogicQA通过构建多事件经济场景，要求模型理解并排序事件，从而评估其序列推理能力。
  3. 实验结果表明，EconLogicQA能够有效衡量LLM在经济环境中的序列推理能力，并提供了详细的性能分析。

📝 摘要（中文）

本文提出了EconLogicQA，一个严谨的基准，旨在评估大型语言模型（LLMs）在经济学、商业和供应链管理等复杂领域中的序列推理能力。与传统基准单独预测后续事件不同，EconLogicQA提出了更具挑战性的任务：它要求模型识别并排序多个相互关联的事件，捕捉经济逻辑的复杂性。EconLogicQA包含一系列源自经济文章的多事件场景，这些场景需要对时间和逻辑事件关系有深刻的理解。通过全面的评估，我们展示了EconLogicQA有效地衡量了LLM在经济背景下处理序列复杂性的能力。我们详细描述了EconLogicQA数据集，并展示了评估各种前沿LLM的基准测试结果，从而全面了解它们在经济背景下的序列推理潜力。我们的基准数据集可在https://huggingface.co/datasets/yinzhu-quan/econ_logic_qa获取。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在经济、商业和供应链管理等领域进行序列推理能力评估的问题。现有方法主要关注单个事件的预测，忽略了经济事件之间复杂的逻辑和时间依赖关系，无法有效评估模型对经济逻辑的理解和推理能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多个相互关联事件的经济场景数据集，并设计问答任务，要求模型根据场景信息推断事件发生的顺序。通过评估模型在这些任务上的表现，可以更全面地衡量其在经济领域的序列推理能力。

技术框架：EconLogicQA数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 从经济学相关文章中提取事件信息；2) 构建包含多个事件的经济场景；3) 基于场景生成问答对，问题涉及事件的顺序关系。评估过程则是将问答对输入到不同的LLM中，并根据模型的回答准确率来评估其性能。

关键创新：EconLogicQA的关键创新在于其专注于评估LLM在经济领域的序列推理能力，并构建了相应的多事件场景数据集。与以往的基准测试相比，EconLogicQA更强调事件之间的逻辑和时间依赖关系，能够更有效地衡量模型对经济逻辑的理解和推理能力。

关键设计：数据集中的每个场景都包含多个事件，这些事件之间存在明确的逻辑和时间关系。问题设计围绕事件的顺序展开，例如“哪个事件先发生？”、“事件A发生后，接下来会发生什么？”。评估指标主要采用准确率，即模型正确回答问题的比例。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过对多个前沿LLM在EconLogicQA上的评估，揭示了它们在经济序列推理方面的能力差异。实验结果表明，即使是大型模型在处理复杂的经济场景时仍然面临挑战，这突显了EconLogicQA作为评估经济领域推理能力的有效性。具体性能数据未提供。

🎯 应用场景

EconLogicQA可用于评估和提升LLM在经济预测、商业决策和供应链管理等领域的应用能力。通过提高模型对经济逻辑的理解和推理能力，可以帮助企业更好地进行风险评估、市场分析和战略规划，从而提高决策效率和准确性。未来，该基准可以扩展到其他领域，例如金融、政策分析等。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce EconLogicQA, a rigorous benchmark designed to assess the sequential reasoning capabilities of large language models (LLMs) within the intricate realms of economics, business, and supply chain management. Diverging from traditional benchmarks that predict subsequent events individually, EconLogicQA poses a more challenging task: it requires models to discern and sequence multiple interconnected events, capturing the complexity of economic logics. EconLogicQA comprises an array of multi-event scenarios derived from economic articles, which necessitate an insightful understanding of both temporal and logical event relationships. Through comprehensive evaluations, we exhibit that EconLogicQA effectively gauges a LLM's proficiency in navigating the sequential complexities inherent in economic contexts. We provide a detailed description of EconLogicQA dataset and shows the outcomes from evaluating the benchmark across various leading-edge LLMs, thereby offering a thorough perspective on their sequential reasoning potential in economic contexts. Our benchmark dataset is available at https://huggingface.co/datasets/yinzhu-quan/econ_logic_qa.