Auto-Bench: An Automated Benchmark for Scientific Discovery in LLMs

📄 arXiv: 2502.15224v1 📥 PDF

作者: Tingting Chen, Srinivas Anumasa, Beibei Lin, Vedant Shah, Anirudh Goyal, Dianbo Liu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-02-21

备注: 13 pages

💡 一句话要点

Auto-Bench：用于评估LLM在科学发现中能力的新型自动化基准

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

关键词: 大型语言模型 科学发现 自动化基准 因果图发现 LLM评估

📋 核心要点

  1. 现有LLM缺乏专门评估其在科学发现中能力的标准基准，阻碍了AI科学家方向的研究。
  2. Auto-Bench基于因果图发现，通过与预言机交互，迭代优化模型对潜在交互的理解。
  3. 实验表明，现有LLM在复杂科学发现任务中性能显著下降，凸显了机器与人类智能的差距。

📝 摘要（中文）

鉴于大型语言模型（LLMs）的卓越性能，一个重要的问题是：LLMs能否像人类一样进行科学研究并发现新知识，从而充当AI科学家？科学发现是一个需要有效知识更新和编码的迭代过程，涉及理解环境、识别新假设以及推理行为。然而，目前还没有专门为LLM智能体设计的用于科学发现的标准基准。为了应对这些局限性，我们引入了一个新的基准 extit{Auto-Bench}，它包含了评估LLMs在自然科学和社会科学中进行科学发现的必要方面。我们的基准基于因果图发现的原则，挑战模型去发现隐藏的结构并做出最优决策，包括生成有效的理由。通过与预言机进行交互，模型通过战略干预迭代地改进对潜在交互作用（化学和社会交互作用）的理解。我们评估了最先进的LLMs，包括GPT-4、Gemini、Qwen、Claude和Llama，并观察到随着问题复杂性的增加，性能显著下降，这表明机器智能和人类智能之间存在重要的差距，未来的LLMs发展需要考虑到这一点。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何系统性地评估大型语言模型（LLMs）在科学发现任务中的能力。现有方法缺乏一个专门设计的基准，无法有效衡量LLMs在理解环境、提出假设、推理行为以及进行知识更新等方面的能力。特别是在因果关系发现方面，现有方法难以评估LLMs能否从交互中学习并发现隐藏的因果结构。

核心思路：论文的核心思路是构建一个自动化基准（Auto-Bench），该基准基于因果图发现的原则，通过模拟科学研究中的迭代过程，评估LLMs在自然科学和社会科学领域发现新知识的能力。Auto-Bench通过与一个“预言机”交互，允许LLMs进行实验并观察结果，从而逐步完善其对潜在因果关系的理解。

技术框架：Auto-Bench的整体框架包含以下几个主要模块：1) 环境模拟器（预言机）：模拟真实的科学环境，响应LLMs的实验请求并返回结果。2) LLM智能体：负责提出假设、设计实验、分析结果并更新知识。3) 评估指标：用于衡量LLMs在因果图发现任务中的性能，包括发现结构的准确性和决策的合理性。整个流程是一个迭代过程，LLM智能体不断与环境模拟器交互，逐步完善其对因果关系的理解。

关键创新：Auto-Bench的关键创新在于其自动化和交互式的评估方式。与传统的静态数据集不同，Auto-Bench允许LLMs主动进行实验并从实验结果中学习，更真实地模拟了科学研究的过程。此外，Auto-Bench基于因果图发现的原则，能够更深入地评估LLMs在理解复杂因果关系方面的能力。

关键设计：Auto-Bench的关键设计包括：1) 预言机的设计：预言机需要能够模拟各种复杂的科学环境，并能够根据LLMs的实验请求返回合理的结果。2) 评估指标的设计：评估指标需要能够全面衡量LLMs在因果图发现任务中的性能，包括发现结构的准确性、决策的合理性以及知识更新的效率。3) 交互协议的设计：交互协议需要规范LLMs与预言机之间的交互方式，确保交互过程的有效性和可控性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文评估了包括GPT-4、Gemini、Qwen、Claude和Llama在内的多个最先进的LLMs。实验结果表明，随着问题复杂性的增加，这些LLMs的性能显著下降，这表明现有LLMs在复杂科学发现任务中仍存在很大的提升空间。该结果强调了开发更强大的、能够进行有效知识更新和编码的LLMs的重要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进LLMs在科学研究领域的应用潜力，例如辅助科学家进行假设生成、实验设计和数据分析。Auto-Bench可以作为一个标准化的评估平台，推动LLMs在药物发现、材料科学、社会科学等领域的应用，加速科学发现的进程。

📄 摘要（原文）

Given the remarkable performance of Large Language Models (LLMs), an important question arises: Can LLMs conduct human-like scientific research and discover new knowledge, and act as an AI scientist? Scientific discovery is an iterative process that demands efficient knowledge updating and encoding. It involves understanding the environment, identifying new hypotheses, and reasoning about actions; however, no standardized benchmark specifically designed for scientific discovery exists for LLM agents. In response to these limitations, we introduce a novel benchmark, \textit{Auto-Bench}, that encompasses necessary aspects to evaluate LLMs for scientific discovery in both natural and social sciences. Our benchmark is based on the principles of causal graph discovery. It challenges models to uncover hidden structures and make optimal decisions, which includes generating valid justifications. By engaging interactively with an oracle, the models iteratively refine their understanding of underlying interactions, the chemistry and social interactions, through strategic interventions. We evaluate state-of-the-art LLMs, including GPT-4, Gemini, Qwen, Claude, and Llama, and observe a significant performance drop as the problem complexity increases, which suggests an important gap between machine and human intelligence that future development of LLMs need to take into consideration.