Large Language Models Still Face Challenges in Multi-Hop Reasoning with External Knowledge

📄 arXiv: 2412.08317v1 📥 PDF

作者: Haotong Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-11

💡 一句话要点

大型语言模型在外部知识多跳推理中仍面临挑战

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

关键词: 大型语言模型 多跳推理 外部知识 思维链提示 GPT-3.5 推理能力 非顺序推理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在多跳推理中，难以有效选择和组合外部知识，导致推理能力受限。
  2. 论文通过实验分析GPT-3.5模型在处理非顺序推理和泛化到更多跳数数据时的表现，揭示其不足。
  3. 实验结果表明，尽管大型语言模型在推理任务上表现出色，但与人类的推理能力相比仍存在显著差距。

📝 摘要（中文）

本文进行了一系列实验，从三个方面测试大型语言模型的多跳推理能力：选择和组合外部知识、处理非顺序推理任务以及泛化到具有更多跳数的数据样本。我们在四个推理基准上使用思维链提示（及其变体）测试了GPT-3.5模型。结果表明，尽管大型语言模型在各种推理任务上取得了惊人的性能，但模型仍然存在严重的缺陷，与人类相比存在很大差距。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究大型语言模型在多跳推理任务中存在的局限性。现有方法，即便是采用了思维链（Chain-of-Thought）提示的大型语言模型，在需要整合外部知识、处理非线性推理路径以及应对复杂推理链时，仍然表现出明显的不足。这些不足阻碍了大型语言模型在需要复杂推理能力的实际应用中的部署。

核心思路：论文的核心思路是通过设计一系列实验，系统性地评估大型语言模型在多跳推理任务中的能力。这些实验涵盖了知识选择与组合、非顺序推理以及长程推理等多个方面，旨在揭示模型在不同推理场景下的弱点，从而为改进模型的设计提供指导。

技术框架：论文采用实验研究的方法，主要流程如下：1) 选择四个具有代表性的推理基准数据集；2) 使用GPT-3.5模型作为测试对象；3) 应用思维链提示（及其变体）来引导模型进行推理；4) 从知识选择、非顺序推理和长程推理三个方面设计实验；5) 分析实验结果，评估模型在不同方面的表现。

关键创新：论文的关键创新在于其系统性地评估了大型语言模型在多跳推理任务中的能力，并揭示了模型在知识选择、非顺序推理和长程推理方面的局限性。与以往的研究相比，本文更加关注模型在复杂推理场景下的表现，并提供了更细致的分析。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的推理基准数据集，确保数据集能够覆盖不同的推理场景；2) 使用思维链提示，引导模型逐步进行推理，提高推理的透明度；3) 设计针对性的实验，评估模型在知识选择、非顺序推理和长程推理方面的能力；4) 对实验结果进行深入分析，揭示模型存在的局限性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GPT-3.5模型在多跳推理任务中，尤其是在需要选择和组合外部知识、处理非顺序推理以及泛化到更多跳数的数据样本时，性能显著下降。这表明，尽管大型语言模型在各种推理任务上取得了进展，但在复杂推理方面仍有很大的提升空间，与人类的推理能力相比存在明显差距。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升问答系统、对话系统和智能助手等人工智能应用在复杂推理场景下的性能。通过深入理解大型语言模型在多跳推理中的局限性，可以指导模型设计，使其更好地处理需要整合外部知识和进行复杂推理的任务，从而提高人工智能应用的智能化水平。

📄 摘要（原文）

We carry out a series of experiments to test large language models' multi-hop reasoning ability from three aspects: selecting and combining external knowledge, dealing with non-sequential reasoning tasks and generalising to data samples with larger numbers of hops. We test the GPT-3.5 model on four reasoning benchmarks with Chain-of-Thought prompting (and its variations). Our results reveal that despite the amazing performance achieved by large language models on various reasoning tasks, models still suffer from severe drawbacks which shows a large gap with humans.