Potemkin Understanding in Large Language Models

📄 arXiv: 2506.21521v2 📥 PDF

作者: Marina Mancoridis, Bec Weeks, Keyon Vafa, Sendhil Mullainathan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-26 (更新: 2025-06-29)

💡 一句话要点

提出形式框架以评估大型语言模型的理解能力

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

关键词: 大型语言模型 理解能力 基准测试 形式框架 概念表示 评估方法

📋 核心要点

  1. 现有的评估方法依赖于基准数据集，但缺乏对LLMs理解能力的深入分析，可能导致误导性结论。
  2. 论文提出了一个形式框架，强调基准测试的有效性依赖于LLMs与人类的理解一致性，并设计了量化方法。
  3. 实验结果表明，理解幻觉在不同模型和任务中普遍存在，且反映了概念表示的深层不一致性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）通常通过基准数据集进行评估，但如何合理推断其能力仍然是一个问题。本文首先引入一个形式框架，指出用于测试LLMs的基准（如AP考试）同样用于测试人类。然而，这意味着这些基准只有在LLMs的误解方式与人类相似时才有效。否则，基准的成功仅展示了表面理解，即通过与人类理解不符的答案所驱动的理解幻觉。我们提出了两种量化这种现象的方法，发现这种理解幻觉在模型、任务和领域中普遍存在，并且这些失败不仅反映了错误的理解，还揭示了概念表示中的深层内部不一致性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何合理评估大型语言模型的理解能力的问题。现有方法依赖于基准测试，但未考虑LLMs与人类理解的差异，可能导致误导性结论。

核心思路：论文的核心思路是通过引入形式框架，强调基准测试的有效性依赖于LLMs与人类的理解一致性。通过设计特定的基准和通用程序来量化理解幻觉的存在。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：一是基于特定领域的基准测试，二是提供理解幻觉普遍性的下限估计的通用程序。这两个模块相辅相成，共同验证LLMs的理解能力。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了量化理解幻觉的两种方法，揭示了LLMs在多个模型和任务中普遍存在的理解幻觉现象，这与现有方法的评估方式有本质区别。

关键设计：在设计过程中，论文关注了基准测试的选择和构建，确保其能够有效反映人类的理解方式，并通过统计分析方法来评估理解幻觉的存在和程度。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

实验结果显示，理解幻觉在不同模型和任务中普遍存在，且这种现象不仅反映了错误的理解，还揭示了概念表示的深层不一致性。具体数据表明，多个模型在特定基准测试中表现出显著的理解偏差，进一步验证了论文的核心观点。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育评估、人工智能系统的透明性和可解释性等。通过更准确地评估LLMs的理解能力，可以提高其在实际应用中的可靠性，尤其是在需要深度理解的任务中，如法律、医学和教育等领域。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are regularly evaluated using benchmark datasets. But what justifies making inferences about an LLM's capabilities based on its answers to a curated set of questions? This paper first introduces a formal framework to address this question. The key is to note that the benchmarks used to test LLMs -- such as AP exams -- are also those used to test people. However, this raises an implication: these benchmarks are only valid tests if LLMs misunderstand concepts in ways that mirror human misunderstandings. Otherwise, success on benchmarks only demonstrates potemkin understanding: the illusion of understanding driven by answers irreconcilable with how any human would interpret a concept. We present two procedures for quantifying the existence of potemkins: one using a specially designed benchmark in three domains, the other using a general procedure that provides a lower-bound on their prevalence. We find that potemkins are ubiquitous across models, tasks, and domains. We also find that these failures reflect not just incorrect understanding, but deeper internal incoherence in concept representations.