Living in the Moment: Can Large Language Models Grasp Co-Temporal Reasoning?

📄 arXiv: 2406.09072v1 📥 PDF

作者: Zhaochen Su, Juntao Li, Jun Zhang, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Pan Zhou, Yan Bowen, Yu Cheng, Min zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-13

备注: This paper has been accepted to the ACL 2024 main conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CoTempQA基准，评估大语言模型在并发时间推理中的能力

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

关键词: 大语言模型 时间推理 并发时间 问答系统 基准数据集

📋 核心要点

  1. 现有时间推理数据集侧重于孤立事件，缺乏对现实世界中并发性和复杂时间关联的模拟。
  2. 论文构建CoTempQA基准，包含多种并发时间场景，旨在评估LLM在复杂时间关系下的推理能力。
  3. 实验表明，现有LLM在CoTempQA上表现不佳，即使结合CoT也难以有效解决，数学推理是关键。

📝 摘要（中文）

本文提出了CoTempQA，一个全面的并发时间问答（QA）基准，包含四种并发时间场景（相等、重叠、期间、混合），共4748个样本，用于评估大语言模型（LLM）的并发时间理解和推理能力。大量实验表明，当前LLM在CoTempQA任务上的表现与人类水平的推理之间存在显著差距。即使使用思维链（CoT）方法增强，模型仍然难以应对该任务。初步探索发现，数学推理在处理并发时间事件中起着重要作用，并提出了一种从数学角度提升LLM并发时间推理的策略。希望CoTempQA数据集能够促进LLM并发时间推理能力的进一步发展。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在并发时间推理方面的不足。现有时间推理数据集主要关注单个或孤立的事件，无法充分反映现实世界中事件并发和相互关联的复杂性。因此，现有方法难以有效评估和提升LLM在处理复杂时间关系时的推理能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更具挑战性的并发时间问答基准CoTempQA，该基准包含多种并发时间场景，能够更全面地评估LLM在处理复杂时间关系时的推理能力。同时，论文初步探索了数学推理在并发时间推理中的作用，并提出了一种利用数学推理提升LLM性能的策略。

技术框架：CoTempQA基准包含四个主要的并发时间场景：相等（Equal）、重叠（Overlap）、期间（During）和混合（Mix）。每个场景都包含多个问答对，总共包含4748个样本。论文使用这些样本对多个LLM进行了评估，并分析了它们的性能瓶颈。此外，论文还探索了使用思维链（CoT）方法和数学推理来提升LLM的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了CoTempQA基准，该基准能够更全面地评估LLM在并发时间推理方面的能力。与现有数据集相比，CoTempQA更注重模拟现实世界中事件并发和相互关联的复杂性。此外，论文还初步探索了数学推理在并发时间推理中的作用，为未来的研究提供了新的方向。

关键设计：CoTempQA数据集的设计考虑了多种并发时间场景，包括相等、重叠、期间和混合。这些场景涵盖了现实世界中常见的并发时间关系。数据集中的问题设计旨在考察LLM对这些时间关系的理解和推理能力。论文还探索了使用思维链（CoT）方法来提升LLM的性能，并提出了一种基于数学推理的策略。具体的技术细节（如损失函数、网络结构等）未在论文中详细描述，属于初步探索阶段。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在CoTempQA基准上的表现远低于人类水平，即使使用CoT方法也难以显著提升性能。这表明现有LLM在并发时间推理方面存在显著不足。初步探索发现，数学推理在处理并发时间事件中起着重要作用，提示了未来研究的方向。具体的性能数据和提升幅度未在摘要中明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要理解和推理复杂时间关系的各种领域，例如：智能助理、事件预测、医疗诊断、金融分析等。通过提升LLM在并发时间推理方面的能力，可以使其更好地理解和处理现实世界中的复杂事件，从而提供更准确、更可靠的服务。未来，该研究可以推动LLM在时间推理方面的进一步发展，并促进其在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Temporal reasoning is fundamental for large language models (LLMs) to comprehend the world. Current temporal reasoning datasets are limited to questions about single or isolated events, falling short in mirroring the realistic temporal characteristics involving concurrent nature and intricate temporal interconnections. In this paper, we introduce CoTempQA, a comprehensive co-temporal Question Answering (QA) benchmark containing four co-temporal scenarios (Equal, Overlap, During, Mix) with 4,748 samples for evaluating the co-temporal comprehension and reasoning abilities of LLMs. Our extensive experiments reveal a significant gap between the performance of current LLMs and human-level reasoning on CoTempQA tasks. Even when enhanced with Chain of Thought (CoT) methodologies, models consistently struggle with our task. In our preliminary exploration, we discovered that mathematical reasoning plays a significant role in handling co-temporal events and proposed a strategy to boost LLMs' co-temporal reasoning from a mathematical perspective. We hope that our CoTempQA datasets will encourage further advancements in improving the co-temporal reasoning capabilities of LLMs. Our code is available at https://github.com/zhaochen0110/Cotempqa.