MRKE: Multi-hop Reasoning Evaluation of LLMs by Knowledge Edition

Conceitos Básicos

Large Language Models (LLMs) performance in Multi-hop Question Answering tasks is evaluated through a new benchmark, MRKE, highlighting the need for trustworthy evaluation of reasoning abilities.

Resumo

1. Introduction

LLMs have revolutionized NLP tasks.
Multi-hop reasoning showcases inferential abilities.
Existing benchmarks have limitations.
2. Related Work
RAG enhances LLM responses.
Multi-hop QA requires reasoning across texts.
3. Proposed Benchmark and Evaluation Method
MRKE evaluates LLM reasoning ability.
Data construction involves human review.
4. Experiments
LLMs show a performance gap on MRKE.
Joint performance evaluation reveals reasoning chain issues.

Estatísticas

"GPT-4 only gets 36.3% right reasoning chain."
"GPT-4 gets 69.3 EM and 82.2 F1 scores on the original HotpotQA dataset."

Citações

"We believe this new Multi-hop QA evaluation benchmark and novel evaluation methods will facilitate the development of trustworthy LLM evaluation on the MHQA task."

Principais Insights Extraídos De

MRKE

by Jian Wu,Liny... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.11924.pdf

Perguntas Mais Profundas

질문 1

MRKE 벤치마크를 개선하여 기존 벤치마크의 한계를 극복하는 방법은 무엇인가요?
MRKE는 새로운, 이전에 나타나지 않은 지식을 기반으로 LLM의 추론 능력을 객관적으로 평가하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 몇 가지 개선이 필요합니다. 첫째, 더 다양한 데이터 소스를 활용하여 벤치마크 데이터의 다양성을 높일 수 있습니다. 둘째, 더 복잡한 추론 체인을 포함하여 LLM의 실제 추론 능력을 더 정확하게 평가할 수 있도록 확장할 필요가 있습니다. 마지막으로, 데이터 오염 리스크를 최소화하기 위해 벤치마크 데이터의 깨끗함을 유지하고 LLM의 성능을 객관적으로 측정할 수 있는 방법을 도입해야 합니다.

질문 2

실제 세계 응용 프로그램에서 데이터 오염 리스크가 LLM의 평가에 미치는 영향은 무엇인가요?
데이터 오염은 LLM의 실제 성능을 왜곡할 수 있습니다. 데이터 오염이 발생하면 LLM은 사전 훈련 데이터에서 학습한 정보를 활용하여 테스트 데이터를 처리하게 됩니다. 이는 LLM의 실제 추론 능력을 정확하게 평가하는 데 어려움을 초래할 수 있습니다. 따라서 데이터 오염 리스크를 고려하지 않으면 LLM의 실제 성능을 정확하게 파악하기 어려울 수 있습니다. 이는 실제 세계 응용 프로그램에서 LLM의 성능을 평가하고 개선하는 데 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

질문 3

이 연구 결과가 미래 LLM 모델 및 평가 방법의 발전에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?
이 연구 결과는 LLM 모델의 발전과 평가 방법에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, 새로운 벤치마크 및 평가 방법을 통해 LLM의 추론 능력을 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 이를 통해 LLM 모델의 실제 성능을 더욱 신뢰할 수 있게 됩니다. 또한, 데이터 오염 리스크를 고려하여 모델을 개선하고 실제 세계 응용 프로그램에 더 적합한 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 결과는 LLM 기술의 발전과 실제 응용에 기여할 수 있습니다.