Do LLMs Overcome Shortcut Learning? An Evaluation of Shortcut Challenges in Large Language Models

📄 arXiv: 2410.13343v1 📥 PDF

作者: Yu Yuan, Lili Zhao, Kai Zhang, Guangting Zheng, Qi Liu

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-10-17

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Shortcut Suite以评估大语言模型的快捷学习问题

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

关键词: 大语言模型 捷径学习 自然语言处理 提示策略 鲁棒性评估 泛化能力 实验评估

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在处理任务时可能依赖数据集中的捷径，导致其鲁棒性和泛化能力受损。
  2. 本文提出了Shortcut Suite测试套件，系统评估捷径对大语言模型性能的影响，包含多种捷径类型和评估策略。
  3. 实验结果显示，链式思维提示能有效减少捷径依赖，且LLMs在捷径数据集上表现出过度自信和较低的解释质量。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中展现了卓越的能力，但它们可能依赖数据集偏差作为预测的捷径，这会显著影响其鲁棒性和泛化能力。本文提出了Shortcut Suite，一个全面的测试套件，旨在评估捷径对LLMs性能的影响，涵盖六种捷径类型、五种评估指标和四种提示策略。实验结果表明，LLMs在下游任务中对捷径的依赖程度不同，且较大的LLMs在零-shot和few-shot上下文学习提示下更容易利用捷径。链式思维提示显著减少了对捷径的依赖，并优于其他提示策略。我们的发现为评估LLMs的鲁棒性和泛化能力提供了新见解，并提出了减轻捷径依赖的潜在方向。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在自然语言处理任务中对数据集捷径的依赖问题。现有方法未能有效评估和缓解这一现象，导致模型在真实场景中的表现不佳。

核心思路：通过构建Shortcut Suite测试套件，系统性地评估不同类型捷径对LLMs性能的影响，探索如何通过不同提示策略来减轻这种依赖。

技术框架：Shortcut Suite包含六种捷径类型、五种评估指标和四种提示策略。实验通过对比不同模型在这些捷径数据集上的表现，分析其鲁棒性和泛化能力。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了一个全面的评估框架，能够量化LLMs在面对捷径时的表现，并揭示其在不同提示策略下的行为差异。

关键设计：在实验中，使用了多种提示策略，包括零-shot、few-shot和链式思维提示，评估了模型在这些策略下的表现差异，并分析了模型的自信度和解释质量。实验结果显示，链式思维提示显著优于其他策略。

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在零-shot和few-shot学习中对捷径的依赖程度显著，且较大的模型在这些情况下表现更差。链式思维提示策略有效减少了对捷径的依赖，提升了模型的整体表现，尤其在解释质量方面，显示出更低的错误率和更高的自信度。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过提高大语言模型的鲁棒性和泛化能力，可以在实际应用中减少模型对数据集偏差的依赖，从而提升用户体验和系统可靠性。未来，该研究可能推动更为健壮的AI系统的开发。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have shown remarkable capabilities in various natural language processing tasks. However, LLMs may rely on dataset biases as shortcuts for prediction, which can significantly impair their robustness and generalization capabilities. This paper presents Shortcut Suite, a comprehensive test suite designed to evaluate the impact of shortcuts on LLMs' performance, incorporating six shortcut types, five evaluation metrics, and four prompting strategies. Our extensive experiments yield several key findings: 1) LLMs demonstrate varying reliance on shortcuts for downstream tasks, significantly impairing their performance. 2) Larger LLMs are more likely to utilize shortcuts under zero-shot and few-shot in-context learning prompts. 3) Chain-of-thought prompting notably reduces shortcut reliance and outperforms other prompting strategies, while few-shot prompts generally underperform compared to zero-shot prompts. 4) LLMs often exhibit overconfidence in their predictions, especially when dealing with datasets that contain shortcuts. 5) LLMs generally have a lower explanation quality in shortcut-laden datasets, with errors falling into three types: distraction, disguised comprehension, and logical fallacy. Our findings offer new insights for evaluating robustness and generalization in LLMs and suggest potential directions for mitigating the reliance on shortcuts. The code is available at \url {https://github.com/yyhappier/ShortcutSuite.git}.