Evaluating the Ability of Large Language Models to Reason about Cardinal Directions, Revisited
作者: Anthony G Cohn, Robert E Blackwell
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-16 (更新: 2025-11-10)
备注: 8 pages, 5 figures. Accepted at QR 2025 : 38th International Workshop on Qualitative Reasoning at IJCAI. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2406.16528
💡 一句话要点
评估大语言模型在基数方向推理能力，发现现有模型仍存在不足
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 空间推理 基数方向 基准测试 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型在空间推理，特别是基数方向推理方面存在不足，难以准确理解和应用方位概念。
- 论文采用模板生成基准测试，系统性地评估了多个LLM在不同情境下的基数方向推理能力。
- 实验结果表明，即使是最新的大型推理模型，在处理涉及基数方向的复杂问题时，仍然无法达到完全可靠的程度。
📝 摘要（中文）
本文研究了28个大型语言模型（LLMs）在基数方向（CDs）推理方面的能力。研究使用一套由模板生成的基准，对LLM在特定场景下确定正确CD的能力进行了广泛测试。这些模板允许各种程度的变化，例如所涉及主体的运动方式，以及设置在第一人称、第二人称还是第三人称。即使是较新的大型推理模型也无法可靠地确定所有问题的正确CD。本文总结并扩展了之前在COSIT-24上发表的早期工作。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在评估大型语言模型（LLMs）在理解和推理基数方向（Cardinal Directions, CDs）方面的能力。现有LLMs在处理涉及空间关系和常识推理的任务时，经常出现错误，尤其是在需要结合运动方式、视角等因素进行判断时，准确率较低。因此，如何系统性地评估和提升LLMs的基数方向推理能力是一个重要的研究问题。
核心思路：论文的核心思路是构建一套结构化的基准测试集，该测试集基于模板生成，允许对场景进行多维度变化，例如主体的运动方式（步行、跑步、飞行等）和叙述视角（第一人称、第二人称、第三人称）。通过系统性地测试LLMs在不同场景下的表现，可以更全面地了解其推理能力的优缺点。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1. 设计基准测试模板，涵盖不同运动方式和叙述视角的场景；2. 使用模板生成大量的测试用例，每个用例都包含一个描述场景的文本和一个正确的基数方向答案；3. 将测试用例输入到不同的LLMs中，并记录它们的预测结果；4. 分析LLMs的预测结果，评估它们在不同场景下的准确率和错误类型。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一种基于模板的基准测试方法，可以系统性地评估LLMs在基数方向推理方面的能力。与以往的研究相比，该方法更加全面和可控，可以更好地了解LLMs在不同场景下的表现。此外，论文还对多个最新的大型推理模型进行了评估，揭示了它们在基数方向推理方面仍然存在的不足。
关键设计：基准测试模板的设计是关键。模板需要覆盖各种可能的场景，并允许对场景进行多维度变化。例如，一个模板可能包含以下几个变量：主体的运动方式（例如，“一个人正在向[方向]走”），叙述视角（例如，“你正在向[方向]走”），以及场景的复杂程度（例如，是否包含多个方向变化）。通过调整这些变量，可以生成大量的测试用例，并对LLMs进行全面的评估。论文中没有明确提及损失函数和网络结构等技术细节，这部分信息未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，即使是最新的大型推理模型，在处理涉及基数方向的复杂问题时，仍然无法达到完全可靠的程度。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，因此具体提升幅度未知。但研究强调了现有模型在空间推理方面仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于提升LLM在机器人导航、自动驾驶、地理信息系统等领域的性能。通过提高LLM对空间关系的理解和推理能力，可以使其更好地理解人类指令，并在复杂环境中做出更准确的决策。此外，该研究还可以促进LLM在虚拟现实和增强现实等领域的应用。
📄 摘要（原文）
We investigate the abilities of 28 Large language Models (LLMs) to reason about cardinal directions (CDs) using a benchmark generated from a set of templates, extensively testing an LLM's ability to determine the correct CD given a particular scenario. The templates allow for a number of degrees of variation such as means of locomotion of the agent involved, and whether set in the first, second or third person. Even the newer Large Reasoning Models are unable to reliably determine the correct CD for all questions. This paper summarises and extends earlier work presented at COSIT-24.