ExpressivityArena: Can LLMs Express Information Implicitly?

📄 arXiv: 2411.08010v1 📥 PDF

作者: Joshua Tint, Som Sagar, Aditya Taparia, Kelly Raines, Bimsara Pathiraja, Caleb Liu, Ransalu Senanayake

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-11-12

备注: 8 pages, 22 figures

💡 一句话要点

提出ExpressivityArena，用于评估LLM的隐式信息表达能力

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

关键词: 大型语言模型 隐式表达 表达能力评估 人机交互 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有LLM在隐式信息表达方面能力未知，缺乏有效评估工具。
  2. 提出ExpressivityArena框架，用于评估LLM在创造性和逻辑任务中的表达能力。
  3. 实验表明LLM具备生成和理解表达性内容的能力，但也存在局限性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在某些方面表现出了卓越的性能，但它们表达人类用于有效沟通的隐式语言线索的能力仍不清楚。本文提出了ExpressivityArena，这是一个用于测量LLM隐式沟通能力的Python库。我们提供了一个全面的框架来评估任意LLM的表达能力，并探讨其在实践中的意义。为此，我们改进了“表达能力”的定义和测量方法，并在一些小型实验中使用我们的框架。这些实验测试了LLM在诗歌、编码和基于情感的反应等创造性和逻辑性任务中的表现。然后通过ExpressivityArena进行自动评分，我们验证了ExpressivityArena是测试表达能力最实用的方法。在这些实验的基础上，我们通过评估LLM在对话中保持表达能力的能力，加深了我们对LLM表达能力的理解。我们的研究结果表明，LLM能够生成和理解富有表现力的内容，但存在一些局限性。这些见解将为未来富有表现力的LLM的开发和部署提供信息。我们随论文一起提供了ExpressivityArena的代码。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大型语言模型（LLM）在隐式信息表达方面的能力的问题。现有方法缺乏针对LLM表达能力的系统性评估框架，难以衡量LLM是否能够像人类一样，通过微妙的语言线索进行有效沟通。这限制了我们对LLM的理解，也阻碍了更具表现力的LLM的开发。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为ExpressivityArena的评估框架，该框架能够系统性地测试LLM在各种任务中表达和理解隐式信息的能力。通过设计一系列创造性和逻辑性任务，并结合自动评分机制，ExpressivityArena能够量化LLM的表达能力，并揭示其优势和局限性。

技术框架：ExpressivityArena是一个Python库，其整体框架包含以下几个主要模块： 1. 任务定义模块：用于定义各种测试LLM表达能力的任务，例如诗歌创作、代码生成、情感反应等。 2. LLM接口模块：用于与不同的LLM进行交互，接收任务输入并获取LLM的输出。 3. 自动评分模块：用于自动评估LLM输出的表达能力，例如通过情感分析、逻辑推理等方法。 4. 对话管理模块：用于评估LLM在对话中保持表达能力的能力。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个专门用于评估LLM隐式信息表达能力的综合性框架。与以往侧重于LLM在显式知识和推理能力方面的评估不同，ExpressivityArena关注LLM在表达情感、创造性和微妙含义方面的能力。此外，该框架还提供了一个可扩展的平台，方便研究人员添加新的任务和评估指标。

关键设计：ExpressivityArena的关键设计包括： 1. 任务选择：选择了诗歌、代码和情感反应等任务，这些任务能够有效考察LLM的创造性、逻辑性和情感表达能力。 2. 自动评分指标：设计了与任务相关的自动评分指标，例如情感分析器用于评估情感反应的准确性，代码执行器用于评估代码的正确性。 3. 对话管理策略：设计了对话场景，用于评估LLM在多轮对话中保持表达能力的能力。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLM在生成和理解表达性内容方面具备一定的能力，但在某些方面仍存在局限性。例如，LLM在诗歌创作中能够生成具有一定意境的诗句，但在情感表达的细腻程度和创造性方面仍有提升空间。此外，实验还发现，LLM在对话中保持表达能力的能力会随着对话轮数的增加而下降。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更具人情味和表达能力的AI助手、聊天机器人和虚拟角色。通过提升LLM的隐式信息表达能力，可以改善人机交互体验，使AI系统能够更好地理解和回应人类的情感和意图。此外，该框架还可用于评估和比较不同LLM的表达能力，为LLM的选型和优化提供参考。

📄 摘要（原文）

While Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in certain dimensions, their ability to express implicit language cues that human use for effective communication remains unclear. This paper presents ExpressivityArena, a Python library for measuring the implicit communication abilities of LLMs. We provide a comprehensive framework to evaluate expressivity of arbitrary LLMs and explore its practical implications. To this end, we refine the definition and measurements of ``expressivity,'' and use our framework in a set of small experiments. These experiments test LLMs in creative and logical tasks such as poetry, coding, and emotion-based responses. They are then evaluated by an automated grader, through ExpressivityArena, which we verify to be the most pragmatic for testing expressivity. Building on these experiments, we deepen our understanding of the expressivity of LLMs by assessing their ability to remain expressive in conversations. Our findings indicate that LLMs are capable of generating and understanding expressive content, however, with some limitations. These insights will inform the future development and deployment of expressive LLMs. We provide the code for ExpressivityArena alongside our paper.