DebateBench: A Challenging Long Context Reasoning Benchmark For Large Language Models

📄 arXiv: 2502.06279v1 📥 PDF

作者: Utkarsh Tiwari, Aryan Seth, Adi Mukherjee, Kaavya Mer, Kavish, Dhruv Kumar

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-10

💡 一句话要点

提出 DebateBench：一个用于评估大型语言模型长文本推理能力的挑战性基准

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

关键词: 长文本推理 大型语言模型 辩论数据集 论证理解 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在长文本推理和复杂论证理解方面存在不足，难以模拟人类专家进行辩论和决策。
  2. DebateBench 数据集通过提供高质量的辩论记录和评分，为评估和提升 LLM 在长文本推理和论证能力提供了平台。
  3. 初步实验表明，即使是先进的 LLM 在 DebateBench 上也表现不佳，突显了该基准的挑战性和未来研究方向。

📝 摘要（中文）

本文介绍 DebateBench，这是一个新颖的数据集，包含来自世界顶级辩论赛事的成绩单和元数据。该数据集由英国议会制辩论组成，涵盖各种主题，并附有来自官方裁判数据的详细演讲级别评分和议院排名。我们整理了 32 场辩论中的 256 篇演讲，每场辩论时长超过 1 小时，每个输入平均包含 32,000 个 tokens。DebateBench 旨在捕捉长文本、大规模推理任务，为评估现代大型语言模型 (LLM) 在论证、审议以及与人类专家保持一致的能力提供了一个基准。为了在 DebateBench 上表现良好，LLM 必须进行上下文学习以理解辩论的规则和评估标准，然后分析 8 篇七分钟的演讲，并推理所有发言者提出的论点以给出最终结果。我们使用 GPT o1、GPT-4o 和 Claude Haiku 进行的初步评估表明，LLM 在 DebateBench 上的表现不佳，突显了开发更复杂技术以提高其性能的必要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在长文本推理和论证理解方面的不足。现有方法难以处理长时间、多参与者的复杂辩论场景，无法有效提取关键信息并进行综合推理，导致性能不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量、大规模的辩论数据集 DebateBench，用于评估和提升 LLM 在长文本推理和论证能力方面的表现。通过模拟真实的辩论场景，迫使 LLM 学习辩论规则、理解论证结构、提取关键信息并进行综合推理。

技术框架：DebateBench 数据集包含来自英国议会制辩论的成绩单和元数据，涵盖各种主题。每场辩论时长超过 1 小时，包含 8 篇七分钟的演讲。数据集还包括官方裁判数据的详细演讲级别评分和议院排名。评估流程要求 LLM 首先进行上下文学习，理解辩论规则和评估标准，然后分析所有演讲，并推理所有发言者提出的论点以给出最终结果。

关键创新：DebateBench 的关键创新在于其高质量和大规模，以及对真实辩论场景的模拟。与现有数据集相比，DebateBench 提供了更长的上下文、更复杂的论证结构和更详细的评分信息，从而更有效地评估 LLM 的长文本推理和论证能力。

关键设计：数据集包含 32 场辩论，共 256 篇演讲，每篇演讲平均包含 32,000 个 tokens。评估指标包括 LLM 对辩论结果的预测准确率，以及与人类专家评分的相关性。论文使用 GPT o1、GPT-4o 和 Claude Haiku 等 LLM 进行初步评估，并分析了 LLM 在不同方面的表现。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使是 GPT-4o 等先进的 LLM 在 DebateBench 上的表现也远低于人类专家水平，突显了 LLM 在长文本推理和论证理解方面的不足。这表明 DebateBench 是一个具有挑战性的基准，可以有效地推动 LLM 相关技术的发展。

🎯 应用场景

DebateBench 的应用场景广泛，包括提升 LLM 在法律、政治、商业等领域的决策能力，辅助人类进行复杂问题的分析和论证，以及开发更智能的对话系统和辩论机器人。该数据集还有助于研究 LLM 的推理能力、知识表示和价值观对齐。

📄 摘要（原文）

We introduce DebateBench, a novel dataset consisting of an extensive collection of transcripts and metadata from some of the world's most prestigious competitive debates. The dataset consists of British Parliamentary debates from prestigious debating tournaments on diverse topics, annotated with detailed speech-level scores and house rankings sourced from official adjudication data. We curate 256 speeches across 32 debates with each debate being over 1 hour long with each input being an average of 32,000 tokens. Designed to capture long-context, large-scale reasoning tasks, DebateBench provides a benchmark for evaluating modern large language models (LLMs) on their ability to engage in argumentation, deliberation, and alignment with human experts. To do well on DebateBench, the LLMs must perform in-context learning to understand the rules and evaluation criteria of the debates, then analyze 8 seven minute long speeches and reason about the arguments presented by all speakers to give the final results. Our preliminary evaluation using GPT o1, GPT-4o, and Claude Haiku, shows that LLMs struggle to perform well on DebateBench, highlighting the need to develop more sophisticated techniques for improving their performance.