SortBench: Benchmarking LLMs based on their ability to sort lists

📄 arXiv: 2504.08312v1 📥 PDF

作者: Steffen Herbold

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-11

💡 一句话要点

SortBench：提出用于评估LLM排序能力的可扩展基准测试

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

关键词: 大型语言模型 排序算法 基准测试 评估指标 输入忠实性

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在排序任务中面临挑战，尤其是在处理输入忠实性、逻辑比较和区分语法与语义方面。
  2. SortBench基准测试旨在评估LLM在不同难度级别的排序任务中的表现，并具有可扩展性。
  3. 实验结果表明，即使是强大的LLM在处理混合语法和语义的排序任务以及长列表时也会遇到困难。

📝 摘要（中文）

排序对于人类来说是简单但繁琐的任务，并且可以通过算法轻松解决。然而，对于大型语言模型（LLM）来说，这项任务出乎意料地困难，因为排序的一些属性是LLM已知的弱点：忠实于输入数据、值之间的逻辑比较以及严格区分语法（用于排序）和语义（通常由嵌入学习）。在本文中，我们描述了新的SortBench基准测试，用于评估LLM，该基准测试具有不同的难度，并且可以很容易地在难度方面进行扩展。我们将此基准测试应用于七个最先进的LLM，包括当前的测试时推理模型。我们的结果表明，虽然o3-mini模型通常非常擅长排序，但如果字符串被定义为混合语法和语义方面，例如，通过要求将写成单词的数字进行排序，即使是这个模型也会被愚弄。此外，所有模型在长列表的输入忠实性方面都存在问题，即它们会删除项目并添加新项目。我们的结果还表明，测试时推理倾向于过度思考问题，从而导致性能下降。最后，像GPT-4o这样没有测试时推理的模型并不比推理模型差多少。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在排序任务中表现不佳的问题。现有的LLM在处理需要输入忠实性、逻辑比较以及区分语法和语义的任务时存在痛点，尤其是在处理长列表和混合语义信息的排序时。

核心思路：论文的核心思路是构建一个可扩展的基准测试SortBench，用于系统地评估LLM在不同难度级别的排序任务中的表现。通过设计包含不同类型数据和约束条件的排序任务，可以更全面地了解LLM的排序能力和局限性。

技术框架：SortBench基准测试包含一系列排序任务，这些任务在难度和数据类型上有所不同。这些任务可以包括对数字、字符串、混合数据等进行排序，并可以控制列表的长度和数据的复杂性。通过在这些任务上评估LLM的性能，可以获得关于其排序能力的详细信息。

关键创新：SortBench的关键创新在于其可扩展性和对LLM排序能力的全面评估。与现有的基准测试相比，SortBench可以轻松地扩展到包含更多不同类型的排序任务，并且可以更细粒度地评估LLM在不同方面的排序能力。

关键设计：SortBench的关键设计包括：1) 定义不同难度级别的排序任务；2) 使用不同类型的数据（例如，数字、字符串、混合数据）；3) 控制列表的长度和数据的复杂性；4) 设计评估指标来衡量LLM的排序准确性和效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是像o3-mini这样的强大LLM在处理混合语法和语义的排序任务时也会被误导。所有模型在处理长列表时都存在输入忠实性问题，即会删除或添加项目。此外，测试时推理模型在某些情况下会过度思考，导致性能下降。GPT-4o等非推理模型与推理模型相比，性能差距不大。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进大型语言模型在需要排序功能的各种应用中的性能，例如数据处理、信息检索和自然语言处理等领域。SortBench可以帮助开发者更好地了解LLM的排序能力，并针对性地进行优化，从而提高LLM在实际应用中的效率和准确性。

📄 摘要（原文）

Sorting is a tedious but simple task for human intelligence and can be solved fairly easily algorithmically. However, for Large Language Models (LLMs) this task is surprisingly hard, as some properties of sorting are among known weaknesses of LLMs: being faithful to the input data, logical comparisons between values, and strictly differentiating between syntax (used for sorting) and semantics (typically learned by embeddings). Within this paper, we describe the new SortBench benchmark for LLMs that comes with different difficulties and that can be easily scaled in terms of difficulty. We apply this benchmark to seven state-of-the-art LLMs, including current test-time reasoning models. Our results show that while the o3-mini model is very capable at sorting in general, even this can be fooled if strings are defined to mix syntactical and semantical aspects, e.g., by asking to sort numbers written-out as word. Furthermore, all models have problems with the faithfulness to the input of long lists, i.e., they drop items and add new ones. Our results also show that test-time reasoning has a tendency to overthink problems which leads to performance degradation. Finally, models without test-time reasoning like GPT-4o are not much worse than reasoning models.