DateLogicQA: Benchmarking Temporal Biases in Large Language Models

📄 arXiv: 2412.13377v2 📥 PDF

作者: Gagan Bhatia, MingZe Tang, Cristina Mahanta, Madiha Kazi

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-12-17 (更新: 2025-05-19)

💡 一句话要点

提出DateLogicQA基准测试，用于评估大型语言模型中的时间推理偏差。

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

关键词: 大型语言模型 时间推理 基准测试 偏差分析 日期格式 语义完整性 表示层偏差 逻辑层偏差

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理时间信息时存在不足，尤其是在涉及多种日期格式和复杂时间推理的场景下。
  2. 论文提出DateLogicQA基准测试，旨在系统性地评估和分析大型语言模型在时间推理方面的偏差。
  3. 通过DateLogicQA，论文揭示了大型语言模型在表示层和逻辑层存在的偏差，为改进时间推理能力提供了方向。

📝 摘要（中文）

本文提出了DateLogicQA，一个包含190个问题的基准测试，涵盖了多样化的日期格式、时间语境和推理类型。我们提出了语义完整性指标（Semantic Integrity Metric）来评估分词质量，并分析了两种偏差：表示层偏差（Representation-Level Bias），影响嵌入；逻辑层偏差（Logical-Level Bias），影响推理输出。我们的研究结果全面评估了大型语言模型在时间推理方面的能力和局限性，突出了准确处理时间数据的关键挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在处理时间信息时存在的偏差问题。现有方法在处理多样化的日期格式、时间语境以及复杂的时间推理时表现不足，缺乏一个全面的基准测试来评估这些模型的性能。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对时间推理的基准测试DateLogicQA，并设计相应的评估指标来量化模型在表示层和逻辑层存在的偏差。通过分析这些偏差，可以更好地理解模型的局限性，并指导模型改进。

技术框架：DateLogicQA基准测试包含190个问题，涵盖了多种日期格式、时间语境和推理类型。论文还提出了语义完整性指标（Semantic Integrity Metric）来评估分词质量。评估流程包括：1）使用DateLogicQA对大型语言模型进行测试；2）使用语义完整性指标评估分词质量；3）分析模型在表示层和逻辑层存在的偏差。

关键创新：论文的关键创新在于提出了DateLogicQA基准测试和语义完整性指标，为评估大型语言模型的时间推理能力提供了一个系统性的框架。此外，论文还首次区分并分析了表示层偏差和逻辑层偏差，为理解模型的时间推理机制提供了新的视角。

关键设计：DateLogicQA中的问题设计考虑了多样化的日期格式（例如，YYYY-MM-DD，MM/DD/YYYY）、时间语境（例如，过去、现在、未来）和推理类型（例如，时间比较、时间计算）。语义完整性指标用于衡量分词后日期信息的完整性，确保模型能够正确理解日期信息。在偏差分析方面，论文通过对比模型在不同类型问题上的表现，来量化表示层和逻辑层偏差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DateLogicQA基准测试揭示了现有大型语言模型在时间推理方面存在的显著偏差。实验结果表明，模型在处理某些日期格式和时间推理类型时表现较差，突出了模型在表示层和逻辑层存在的局限性。该研究为后续改进大型语言模型的时间推理能力提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型在需要处理时间信息的各种应用场景中的性能，例如：智能日历、会议安排、金融分析、历史事件查询等。通过减少时间推理偏差，可以提高模型的准确性和可靠性，从而更好地服务于用户。

📄 摘要（原文）

This paper introduces DateLogicQA, a benchmark with 190 questions covering diverse date formats, temporal contexts, and reasoning types. We propose the Semantic Integrity Metric to assess tokenization quality and analyse two biases: Representation-Level Bias, affecting embeddings, and Logical-Level Bias, influencing reasoning outputs. Our findings provide a comprehensive evaluation of LLMs' capabilities and limitations in temporal reasoning, highlighting key challenges in handling temporal data accurately.