CBEval: A framework for evaluating and interpreting cognitive biases in LLMs

📄 arXiv: 2412.03605v1 📥 PDF

作者: Ammar Shaikh, Raj Abhijit Dandekar, Sreedath Panat, Rajat Dandekar

分类: cs.CL, cs.AI, cs.HC

发布日期: 2024-12-04

💡 一句话要点

CBEval：一个用于评估和解释LLM中认知偏差的框架

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

关键词: 认知偏差 大型语言模型 LLM评估 推理分析 影响图 框架效应 四舍五入偏差

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在推理能力上取得了显著进展，但其认知过程仍存在不足，可能继承人类数据中的认知偏差。
  2. 论文提出了CBEval框架，旨在解释、理解和深入分析LLM中存在的各种认知偏差，揭示其推理局限性。
  3. 通过构建影响图，CBEval能够识别导致偏差的关键短语和单词，并研究了四舍五入偏差和框架效应等具体偏差。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的快速发展显著增强了其推理能力。尽管在基准测试中表现有所提高，但LLM在认知过程中仍然存在显著差距。此外，作为人类生成数据的反映，这些模型有可能继承认知偏差，从而引发对其推理和决策能力的担忧。本文提出了一个框架，用于解释、理解和深入了解LLM中的一系列认知偏差。通过对前沿语言模型进行研究，我们能够阐明推理局限性和偏差，并通过构建影响图来提供这些偏差背后的原因，这些影响图识别出对LLM中表现出的偏差负有最大责任的短语和单词。我们进一步研究了诸如四舍五入偏差和认知偏差障碍等偏差，这些偏差在注意到语言模型中的框架效应时显现出来。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中存在的认知偏差问题。现有方法难以有效识别和解释这些偏差，导致人们对LLM的推理和决策能力产生担忧。这些偏差可能源于LLM训练数据中的固有偏见，并可能影响其在各种任务中的表现。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为CBEval的评估框架，该框架能够系统地评估和解释LLM中的认知偏差。CBEval通过分析LLM的推理过程，识别导致偏差的关键因素，并提供对这些偏差背后原因的深入理解。这种方法旨在帮助研究人员和开发人员更好地理解和减轻LLM中的认知偏差。

技术框架：CBEval框架包含以下主要模块：1) 偏差评估模块：用于设计和执行针对特定认知偏差的评估实验。2) 推理分析模块：用于分析LLM在评估实验中的推理过程，识别导致偏差的关键步骤。3) 影响图构建模块：用于构建影响图，可视化地展示LLM推理过程中不同因素之间的关系，并识别对偏差影响最大的短语和单词。4) 偏差解释模块：用于提供对偏差背后原因的解释，并提出可能的缓解策略。

关键创新：CBEval的关键创新在于其能够系统地评估和解释LLM中的认知偏差，并提供对偏差背后原因的深入理解。与现有方法相比，CBEval不仅能够识别偏差的存在，还能够分析偏差的成因，并提供可视化的影响图，帮助研究人员更好地理解LLM的推理过程。

关键设计：CBEval框架的关键设计包括：1) 精心设计的评估实验，用于针对特定认知偏差进行评估。2) 基于注意力机制的推理分析方法，用于识别LLM推理过程中关键的步骤和因素。3) 基于图论的影响图构建方法，用于可视化地展示LLM推理过程中不同因素之间的关系。4) 基于因果推理的偏差解释方法，用于提供对偏差背后原因的解释。

📊 实验亮点

论文通过对前沿语言模型进行实验，揭示了其在四舍五入偏差和框架效应等方面的认知偏差。通过构建影响图，识别出导致偏差的关键短语和单词，为理解和减轻LLM中的认知偏差提供了有价值的见解。具体性能数据和对比基线在论文中未明确给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括自然语言处理、人工智能安全和伦理。通过CBEval框架，可以更好地理解和减轻LLM中的认知偏差，提高其在各种任务中的可靠性和公平性。这对于开发负责任的人工智能系统至关重要，尤其是在涉及决策和推理的关键应用中。

📄 摘要（原文）

Rapid advancements in Large Language models (LLMs) has significantly enhanced their reasoning capabilities. Despite improved performance on benchmarks, LLMs exhibit notable gaps in their cognitive processes. Additionally, as reflections of human-generated data, these models have the potential to inherit cognitive biases, raising concerns about their reasoning and decision making capabilities. In this paper we present a framework to interpret, understand and provide insights into a host of cognitive biases in LLMs. Conducting our research on frontier language models we're able to elucidate reasoning limitations and biases, and provide reasoning behind these biases by constructing influence graphs that identify phrases and words most responsible for biases manifested in LLMs. We further investigate biases such as round number bias and cognitive bias barrier revealed when noting framing effect in language models.