SetLexSem Challenge: Using Set Operations to Evaluate the Lexical and Semantic Robustness of Language Models
作者: Bardiya Akhbari, Manish Gawali, Nicholas A. Dronen
分类: cs.CL
发布日期: 2024-11-11
备注: 10 pages, 8 figures, NeurIPS 2024 Datasets and Benchmarks track
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
SetLexSem挑战：利用集合运算评估语言模型词汇和语义鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 集合运算 鲁棒性评估 词汇语义 合成基准
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在算法任务中面临挑战，尤其是在处理集合运算时，对词汇和语义的微小变化缺乏鲁棒性。
- 提出SetLexSem挑战，通过系统性地改变集合成员的词汇和语义，来评估LLM在集合运算上的指令遵循能力。
- 实验结果表明，现有LLM在集合运算中对词汇和语义变化表现出较差的鲁棒性，并存在特定的失败模式。
📝 摘要（中文）
集合论是数学的基础，当集合是有限的时候，也是我们进行世界推理的基础。一个智能系统应该能够一致地执行集合运算，而不会受到操作数表面变化的影响。大型语言模型（LLM）最初是为面向语义的NLP任务设计的，现在正被评估用于算法任务。由于集合由任意符号（例如，数字、单词）组成，因此它们提供了一个机会来系统地测试LLM的算法能力在简单词汇或语义变化下的不变性。为此，我们提出了SetLexSem挑战，这是一个合成基准，用于评估LLM在集合运算上的性能。SetLexSem评估LLM在各种条件下指令遵循能力的鲁棒性，重点关注集合运算以及集合成员的性质和构造。通过SetLexSem评估七个LLM，我们发现它们在运算和操作数的变化方面表现出较差的鲁棒性。我们通过该框架对词汇和语义维度上的集合成员进行系统采样，表明LLM不仅对这些维度上的变化不具有鲁棒性，而且在特定的、易于创建的“欺骗性”集合的语义分组中表现出独特的失败模式。我们发现，严格测量语言模型对频率和长度变化的鲁棒性具有挑战性，并提出了独立测量它们的分析。本文结果的复现代码以及SetLexSem挑战数据集的生成代码可在https://github.com/amazon-science/SetLexSem-Challenge 获得。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在处理集合运算时，对词汇和语义变化的鲁棒性不足的问题。现有的LLM虽然在语义理解任务上表现出色，但在执行需要精确逻辑推理的集合运算时，容易受到输入形式的影响，例如使用不同的词汇表达相同的概念，或者改变集合元素的顺序，都会导致LLM的性能下降。这种脆弱性限制了LLM在需要可靠逻辑推理的实际应用中的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过构建一个合成基准测试集SetLexSem Challenge，系统性地评估LLM在集合运算中对词汇和语义变化的鲁棒性。该基准测试集通过控制集合成员的词汇和语义特征，以及集合运算的类型，来考察LLM在不同条件下的表现。通过分析LLM在SetLexSem Challenge上的表现，可以深入了解LLM的弱点，并为改进LLM的鲁棒性提供指导。
技术框架：SetLexSem Challenge的技术框架主要包括以下几个部分：1) 集合生成模块：用于生成包含不同词汇和语义特征的集合；2) 运算定义模块：定义需要LLM执行的集合运算，例如并集、交集、差集等；3) 指令生成模块：将集合和运算转化为自然语言指令，输入给LLM；4) 结果评估模块：评估LLM的输出结果是否正确，并分析LLM的错误类型。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了SetLexSem Challenge，这是一个专门用于评估LLM在集合运算中鲁棒性的合成基准测试集。与现有的基准测试集相比，SetLexSem Challenge更加关注LLM对词汇和语义变化的敏感性，并提供了系统性的方法来评估LLM的鲁棒性。此外，该论文还发现了LLM在处理特定类型的集合时，存在独特的失败模式，例如对“欺骗性”集合的语义分组表现出较差的鲁棒性。
关键设计：SetLexSem Challenge的关键设计包括：1) 集合成员的词汇和语义多样性：通过控制集合成员的频率、长度和语义相似度，来评估LLM对不同词汇和语义特征的鲁棒性；2) 集合运算的多样性：包括并集、交集、差集等多种集合运算，以评估LLM在不同运算类型下的表现；3) 评估指标的精确性：使用精确匹配等指标来评估LLM的输出结果是否完全正确。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有LLM在SetLexSem Challenge上表现出较差的鲁棒性，尤其是在处理包含低频词汇或语义相似词汇的集合时。例如，LLM在处理“欺骗性”集合的语义分组时，准确率显著下降。该研究还发现，LLM对集合成员的长度和频率变化较为敏感，表明其在处理集合运算时，可能过度依赖于表面特征。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升语言模型在需要精确逻辑推理的场景下的可靠性，例如知识图谱推理、智能问答系统、以及需要处理结构化数据的任务。通过提高模型对词汇和语义变化的鲁棒性，可以使其在更广泛的应用场景中发挥作用，并减少因输入形式变化而导致的错误。
📄 摘要（原文）
Set theory is foundational to mathematics and, when sets are finite, to reasoning about the world. An intelligent system should perform set operations consistently, regardless of superficial variations in the operands. Initially designed for semantically-oriented NLP tasks, large language models (LLMs) are now being evaluated on algorithmic tasks. Because sets are comprised of arbitrary symbols (e.g. numbers, words), they provide an opportunity to test, systematically, the invariance of LLMs' algorithmic abilities under simple lexical or semantic variations. To this end, we present the SetLexSem Challenge, a synthetic benchmark that evaluates the performance of LLMs on set operations. SetLexSem assesses the robustness of LLMs' instruction-following abilities under various conditions, focusing on the set operations and the nature and construction of the set members. Evaluating seven LLMs with SetLexSem, we find that they exhibit poor robustness to variation in both operation and operands. We show -- via the framework's systematic sampling of set members along lexical and semantic dimensions -- that LLMs are not only not robust to variation along these dimensions but demonstrate unique failure modes in particular, easy-to-create semantic groupings of "deceptive" sets. We find that rigorously measuring language model robustness to variation in frequency and length is challenging and present an analysis that measures them independently. The code for reproducing the results of this paper, and for generating the SetLexSem Challenge dataset, is available at \href{https://github.com/amazon-science/SetLexSem-Challenge}{https://github.com/amazon-science/SetLexSem-Challenge}.