Context Is Not Comprehension

📄 arXiv: 2506.04907v4 📥 PDF

作者: Alex Pan, Mary-Anne Williams

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR, cs.LG

发布日期: 2025-06-05 (更新: 2025-06-12)

备注: 24 pages, 2 figures, 4 tables; under review

💡 一句话要点

提出Verbose ListOps基准以评估语言模型的推理能力

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

关键词: 大型语言模型 推理能力 评估基准 多步骤推理 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有评估方法主要关注语言模型的记忆能力，忽视了其推理和状态跟踪的能力。
  2. 本文提出Verbose ListOps基准，通过叙事伪装嵌入ListOps计算，允许逐步评估推理过程。
  3. 实验结果显示，尽管模型在标准ListOps上表现优异，但在VLO上却显著下降，揭示了其推理能力的不足。

📝 摘要（中文）

当前对大型语言模型（LLMs）的评估主要集中在其从长输入中回忆显性事实的能力上。尽管现有模型在此方面表现接近完美，但这掩盖了更复杂的技能：多步骤推理和跟踪未逐字出现的中间状态。本文提出了Verbose ListOps（VLO）基准，它将确定性的ListOps计算嵌入叙事伪装中，并允许对每个中间结果进行逐步评估。实验表明，尽管模型在原始ListOps上准确率接近100%，但在VLO上却在仅10,000个标记后崩溃。VLO通过揭示模型推理链首次偏离的地方，将评估从单纯的上下文长度转向真正的理解。VLO的生成管道是任务无关的，可以将任何确定性可验证的推理模式编织成叙事形式，成为下一波以推理为中心的模型设计的可重用测试平台。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决当前对大型语言模型评估的不足，特别是其在多步骤推理和中间状态跟踪方面的能力缺失。现有方法过于依赖上下文长度，未能真实反映模型的理解能力。

核心思路：提出Verbose ListOps（VLO）基准，通过将确定性的ListOps计算嵌入叙事中，允许对模型推理过程的逐步评估，从而更准确地评估其理解能力。

技术框架：VLO的生成管道是任务无关的，能够将任何可验证的推理模式（如算术、符号、推测等）编织成叙事形式。整体架构包括输入生成、推理过程嵌入和逐步评估三个主要模块。

关键创新：VLO的最大创新在于其允许逐步评估推理过程，揭示模型推理链的偏离点，与传统方法相比，提供了更深入的理解评估。

关键设计：在VLO中，设计了特定的叙事结构和推理模式，确保每个中间结果都可以被明确评估，且模型在推理过程中能够被有效监控。

📊 实验亮点

实验结果显示，尽管模型在原始ListOps上准确率接近100%，但在VLO基准上却在仅10,000个标记后崩溃，表明模型在多步骤推理方面存在显著不足。这一发现突显了VLO在评估语言模型理解能力方面的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、教育技术和智能助手等。通过更准确地评估模型的推理能力，VLO可以帮助开发更智能的对话系统和自动化工具，推动人工智能在复杂任务中的应用。未来，VLO可能成为评估推理能力的标准基准，影响相关领域的研究和开发方向。

📄 摘要（原文）

The dominant way of judging Large Language Models (LLMs) has been to ask how well they can recall explicit facts from very long inputs. While today's best models achieve near perfect recall, this masks a harder skill: performing multi-step reasoning and tracking intermediate state that never appears verbatim. We introduce Verbose ListOps (VLO), a benchmark that embeds deterministic ListOps computations inside narrative camouflage and, crucially, allows step-level evaluation of every intermediate result. Experiments show that models which solve raw ListOps with approximately 100% accuracy collapse on VLO after only 10,000 tokens. By exposing where a model's reasoning chain first diverges, VLO moves assessment beyond sheer context length and toward genuine comprehension. VLO's generation pipeline is task-agnostic: it can weave any deterministically verifiable reasoning schema -- arithmetic, symbolic, abductive, inductive or defeasible -- into narrative form. This makes VLO a reusable test-bed for the next wave of reasoning-centric model designs, not merely those with step-explicit scaffolds.