MMLU-Pro+: Evaluating Higher-Order Reasoning and Shortcut Learning in LLMs
作者: Saeid Asgari Taghanaki, Aliasgahr Khani, Amir Khasahmadi
分类: cs.CL, cs.LG
发布日期: 2024-09-03 (更新: 2024-10-15)
备注: Accepted to NeurIPS 2024, Safe Generative AI
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出MMLU-Pro+以评估LLMs的高阶推理与捷径学习问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 高阶推理 捷径学习 模型评估 基准测试 自然语言处理 性能差异
📋 核心要点
- 现有的基准测试难以有效区分顶尖的语言模型，尤其是在复杂推理任务中表现不佳。
- MMLU-Pro+通过引入多个正确答案的问题，增强了对LLMs捷径学习和高阶推理能力的评估。
- 实验结果显示，MMLU-Pro+在多正确答案场景下提供了更严格的模型区分，揭示了LLMs之间的性能差异。
📝 摘要（中文）
现有的大型语言模型（LLMs）基准测试逐渐难以区分顶尖模型，迫切需要更具挑战性的评估框架。我们提出了MMLU-Pro+，这是在MMLU-Pro基础上增强的基准，旨在评估LLMs的捷径学习和高阶推理能力。通过引入多个正确答案的问题，MMLU-Pro+测试LLMs在复杂推理和抵制简单问题解决策略方面的能力。我们的结果表明，MMLU-Pro+保持了MMLU-Pro的难度，同时在多正确答案场景下提供了更严格的模型区分测试。我们引入了捷径选择比率和正确配对识别比率等新指标，深入洞察模型行为和锚定偏差。对六个最先进的LLMs的评估显示出显著的性能差距，突显了推理能力和偏差易感性的差异。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有基准测试无法有效区分大型语言模型（LLMs）在高阶推理和捷径学习能力方面的不足，尤其是在多正确答案的复杂问题场景中。
核心思路：论文提出MMLU-Pro+，通过引入具有多个正确答案的问题，增强了对LLMs在复杂推理和抵制简单解决策略能力的评估，以此提高模型评估的挑战性和有效性。
技术框架：MMLU-Pro+的整体架构包括问题设计、评估指标和结果分析三个主要模块。问题设计阶段引入多样化的复杂问题，评估指标阶段则引入捷径选择比率和正确配对识别比率，最后通过结果分析评估模型的推理能力和偏差。
关键创新：MMLU-Pro+的主要创新在于引入了新的评估指标，特别是捷径选择比率和正确配对识别比率，这些指标能够更深入地分析模型的行为和偏差，与现有方法相比，提供了更全面的评估视角。
关键设计：在设计过程中，论文对问题的复杂性进行了精心设置，确保每个问题都能有效测试模型的推理能力。同时，采用了多样化的领域问题，以增强评估的广泛性和有效性。实验中使用的损失函数和网络结构未详细说明，可能为未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，MMLU-Pro+在多正确答案场景下显著提高了模型区分能力，揭示了六个最先进的LLMs之间的性能差距，尤其在推理能力和偏差易感性方面，表现出明显的差异。这些发现为未来的模型改进提供了重要的参考。
🎯 应用场景
MMLU-Pro+的研究成果可广泛应用于大型语言模型的开发与评估，尤其是在需要高阶推理能力的自然语言处理任务中。通过更准确的评估框架，研究者和开发者能够更好地理解模型的局限性和潜在偏差，从而推动更智能的语言模型的设计与应用。
📄 摘要（原文）
Existing benchmarks for large language models (LLMs) increasingly struggle to differentiate between top-performing models, underscoring the need for more challenging evaluation frameworks. We introduce MMLU-Pro+, an enhanced benchmark building upon MMLU-Pro to assess shortcut learning and higher-order reasoning in LLMs. By incorporating questions with multiple correct answers across diverse domains, MMLU-Pro+ tests LLMs' ability to engage in complex reasoning and resist simplistic problem-solving strategies. Our results show that MMLU-Pro+ maintains MMLU-Pro's difficulty while providing a more rigorous test of model discrimination, particularly in multi-correct answer scenarios. We introduce novel metrics like shortcut selection ratio and correct pair identification ratio, offering deeper insights into model behavior and anchoring bias. Evaluations of six state-of-the-art LLMs reveal significant performance gaps, highlighting variations in reasoning abilities and bias susceptibility. We release the dataset and evaluation codes at \url{https://github.com/asgsaeid/mmlu-pro-plus}.