Evaluating the Process Modeling Abilities of Large Language Models -- Preliminary Foundations and Results

📄 arXiv: 2503.13520v1 📥 PDF

作者: Peter Fettke, Constantin Houy

分类: cs.CL, cs.LG, cs.SE

发布日期: 2025-03-14

备注: 10 pages, 1 figure, submitted to 20th International Conference on Wirtschaftsinformatik 2025

💡 一句话要点

评估大语言模型的过程建模能力：初步基础与结果分析

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

关键词: 大型语言模型 过程建模 流程自动化 模型评估 帕累托最优

📋 核心要点

  1. 现有评估方法在评估LLM过程建模能力时，往往忽略了生成过程的成本和时间，导致评估结果不够全面。
  2. 该论文提出，评估LLM的过程建模能力需要综合考虑模型质量、生成成本和时间，并关注帕累托最优解。
  3. 论文讨论了质量概念化、结果验证、泛化性和数据泄露等挑战，并提出了未来实验方向，旨在更科学地评估LLM的过程建模能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）已经彻底改变了自然语言处理。尽管LLM在过程建模能力方面的初步基准测试结果令人鼓舞，但目前关于LLM在多大程度上能够生成良好的过程模型仍存在争议。本文认为，评估LLM的过程建模能力远非易事，因此，现有的评估结果必须谨慎对待。例如，即使在简单的场景中，不仅应考虑模型的质量，还应考虑生成所需的成本和时间。因此，LLM不会生成一个最优解，而是一组帕累托最优的变体。此外，还有几个必须考虑的挑战，例如质量的概念化、结果的验证、泛化性和数据泄露。我们详细讨论了这些挑战，并讨论了未来为科学地应对这些挑战而进行的实验。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLM）在过程建模方面的能力。现有方法主要关注模型生成的流程图的质量，而忽略了生成这些流程图所需的成本（例如计算资源）和时间。此外，现有评估方法缺乏对模型泛化能力和潜在数据泄露问题的考虑，导致评估结果可能存在偏差。

核心思路：论文的核心思路是，对LLM的过程建模能力进行全面评估，不仅要考虑模型输出的质量，还要考虑生成过程的成本和时间。作者认为，LLM通常不会生成一个绝对最优的流程模型，而是生成一组在质量、成本和时间之间达到帕累托最优的变体。因此，评估应该关注这些帕累托最优解的集合。

技术框架：论文没有提出具体的模型或算法框架，而是侧重于对现有评估方法的分析和改进方向的探讨。论文讨论了评估过程中需要考虑的关键因素，包括：1) 质量的概念化：如何定义和衡量流程模型的质量？2) 结果的验证：如何验证LLM生成的流程模型是否符合实际业务需求？3) 泛化性：LLM在不同领域和场景下的过程建模能力如何？4) 数据泄露：LLM是否可能从训练数据中泄露敏感信息？

关键创新：论文的主要创新在于提出了对LLM过程建模能力进行全面评估的框架，强调了成本、时间、泛化性和数据泄露等因素的重要性。这与以往只关注模型输出质量的评估方法形成了鲜明对比。

关键设计：论文没有涉及具体的模型设计或参数设置。其重点在于强调评估指标的多样性，例如，除了流程模型的正确性、完整性和一致性之外，还应考虑生成模型的计算成本、推理时间以及模型对不同领域数据的适应能力。此外，论文还强调了数据安全和隐私保护的重要性，建议在评估过程中采取措施防止数据泄露。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文强调了评估LLM过程建模能力时，不能只关注模型输出的质量，而要综合考虑生成成本、时间、泛化性和数据泄露等因素。作者指出，LLM通常生成一组帕累托最优的流程模型变体，评估应关注这些变体的集合。这些观点对未来LLM过程建模能力的评估具有重要的指导意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于企业流程自动化、业务流程再造等领域。通过更全面地评估LLM的过程建模能力，可以帮助企业选择更合适的LLM来辅助流程设计和优化，从而提高效率、降低成本。此外，该研究也有助于推动LLM在其他领域的应用，例如智能制造、智慧城市等。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLM) have revolutionized the processing of natural language. Although first benchmarks of the process modeling abilities of LLM are promising, it is currently under debate to what extent an LLM can generate good process models. In this contribution, we argue that the evaluation of the process modeling abilities of LLM is far from being trivial. Hence, available evaluation results must be taken carefully. For example, even in a simple scenario, not only the quality of a model should be taken into account, but also the costs and time needed for generation. Thus, an LLM does not generate one optimal solution, but a set of Pareto-optimal variants. Moreover, there are several further challenges which have to be taken into account, e.g. conceptualization of quality, validation of results, generalizability, and data leakage. We discuss these challenges in detail and discuss future experiments to tackle these challenges scientifically.