Seemingly Plausible Distractors in Multi-Hop Reasoning: Are Large Language Models Attentive Readers?
作者: Neeladri Bhuiya, Viktor Schlegel, Stefan Winkler
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-09-08 (更新: 2024-10-31)
备注: 15 pages, 3 figures, EMNLP 2024 Main Conference
💡 一句话要点
揭示大型语言模型在多跳推理中易受看似合理的干扰信息影响
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多跳推理 大型语言模型 推理基准 干扰信息 阅读理解 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有基准测试中存在简化线索，使得大型语言模型可能无需真正推理即可获得高分，这引发了对其推理能力的质疑。
- 该研究通过构建包含看似合理但错误的推理链的基准测试，来评估大型语言模型在面对干扰信息时的多跳推理能力。
- 实验结果表明，大型语言模型在面对这种干扰信息时，性能显著下降，这表明它们容易受到误导性推理路径的影响。
📝 摘要（中文）
本文研究了大型语言模型(LLMs)的多跳推理能力，即从多个文本源识别和整合信息的能力。针对现有基准测试中存在的简化线索可能导致模型规避推理需求的问题，本文旨在调查LLMs是否容易利用这些线索。研究发现，LLMs确实会规避多跳推理，但方式比之前的微调预训练语言模型(PLM)更为微妙。为此，本文提出了一种具有挑战性的多跳推理基准，通过生成看似合理但最终导致错误答案的多跳推理链。对多个开源和专有的先进LLMs的评估表明，当存在这种看似合理的替代方案时，它们的多跳推理性能会受到影响，F1得分相对下降高达45%。进一步分析表明，虽然LLMs倾向于忽略误导性的词汇线索，但误导性的推理路径确实构成了重大挑战。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型在多跳推理任务中，容易受到看似合理的干扰信息误导的问题。现有方法和基准测试可能存在简化线索，使得模型可以通过简单的模式匹配或词汇关联来获得高分，而无需进行真正的多跳推理。这导致对模型推理能力的评估不准确。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更具挑战性的多跳推理基准，该基准包含看似合理但最终导致错误答案的推理链。通过评估模型在这个基准上的表现，可以更准确地评估模型的多跳推理能力，并揭示其在面对干扰信息时的脆弱性。
技术框架：论文主要分为两个阶段：首先，分析现有LLM在多跳推理任务上的表现，发现其容易受到简化线索的影响。其次，构建新的基准测试数据集，该数据集包含看似合理但错误的推理链。然后，使用该基准测试数据集评估多个开源和专有的LLM，并分析其性能下降的原因。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个更具挑战性的多跳推理基准，该基准通过引入看似合理的干扰信息，更有效地评估了模型的多跳推理能力。与现有基准相比，该基准更能揭示模型在面对复杂推理场景时的不足。
关键设计：基准测试数据集的关键设计在于生成看似合理的错误推理链。具体方法未知，但目标是使这些推理链在表面上看起来与正确的推理链相似，从而迷惑模型。实验中使用了F1得分作为评估指标，以衡量模型预测答案的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，当存在看似合理的替代方案时，大型语言模型的多跳推理性能会受到显著影响，F1得分相对下降高达45%。这表明，即使是先进的LLMs，在面对复杂的推理场景时，仍然容易受到干扰信息的误导。该研究强调了在评估和改进LLMs推理能力时，考虑干扰信息的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升大型语言模型在信息检索、问答系统和对话系统等领域的可靠性和准确性。通过提高模型在复杂推理场景下的抗干扰能力，可以减少模型产生错误或误导性答案的可能性，从而提升用户体验和系统性能。此外，该研究提出的基准测试方法可以用于评估和改进未来的多跳推理模型。
📄 摘要（原文）
State-of-the-art Large Language Models (LLMs) are accredited with an increasing number of different capabilities, ranging from reading comprehension, over advanced mathematical and reasoning skills to possessing scientific knowledge. In this paper we focus on their multi-hop reasoning capability: the ability to identify and integrate information from multiple textual sources. Given the concerns with the presence of simplifying cues in existing multi-hop reasoning benchmarks, which allow models to circumvent the reasoning requirement, we set out to investigate, whether LLMs are prone to exploiting such simplifying cues. We find evidence that they indeed circumvent the requirement to perform multi-hop reasoning, but they do so in more subtle ways than what was reported about their fine-tuned pre-trained language model (PLM) predecessors. Motivated by this finding, we propose a challenging multi-hop reasoning benchmark, by generating seemingly plausible multi-hop reasoning chains, which ultimately lead to incorrect answers. We evaluate multiple open and proprietary state-of-the-art LLMs, and find that their performance to perform multi-hop reasoning is affected, as indicated by up to 45% relative decrease in F1 score when presented with such seemingly plausible alternatives. We conduct a deeper analysis and find evidence that while LLMs tend to ignore misleading lexical cues, misleading reasoning paths indeed present a significant challenge.