MRKE: Evaluierung von Multi-Hop-Argumentationen von LLMs durch Wissensbearbeitung

Core Concepts

Die Bewertung der Argumentationsfähigkeit von Large Language Models (LLMs) in Multi-Hop-Fragen durch Wissensbearbeitung.

Abstract

Die Forschung untersucht die Bewertung der Argumentationsfähigkeit von LLMs in Multi-Hop-Fragen durch Wissensbearbeitung. Es wird ein neuer Bewertungsmaßstab vorgestellt, der potenzielle Risiken der Datenkontamination aufzeigt und die Argumentationskette von LLMs bewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass LLMs eine hohe Leistung aufweisen, die jedoch aufgrund eines beträchtlichen Anteils falscher Argumentationsketten relativiert wird.

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung
2. Hintergrund zu LLMs
3. Bewertungsmethoden
4. Experimente und Ergebnisse
5. Schlussfolgerungen

Stats

"GPT-4 erreicht 69,3 EM und 82,2 F1-Scores auf dem ursprünglichen HotpotQA-Datensatz."
"GPT-4 erhält nur 53,2 EM und 67,7 F1-Scores auf MRKE."
"GPT-4 erhält 36,3% der richtigen Argumentationskette."

Quotes

"LLMs zeigen eine Leistungslücke zwischen dem ursprünglichen HotpotQA und unseren bearbeiteten Daten."
"LLMs erhalten nur einen kleinen Prozentsatz der richtigen Argumentationskette."

Key Insights Distilled From

MRKE

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

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

Deeper Inquiries

Wie könnte die Bewertung von LLMs in Multi-Hop-Fragen weiter verbessert werden?

Die Bewertung von LLMs in Multi-Hop-Fragen könnte weiter verbessert werden, indem neue Evaluationsmethoden eingeführt werden, die die gesamte Argumentationskette berücksichtigen. Anstatt sich nur auf die Endantwort zu konzentrieren, sollten auch die Zwischenantworten und Subfragen bewertet werden. Dies würde ein umfassenderes Bild von der tatsächlichen Argumentationsfähigkeit der LLMs liefern. Darüber hinaus könnten spezifische Metriken entwickelt werden, die die Qualität der Argumentationskette und die Genauigkeit der Zwischenantworten messen, um eine objektivere Bewertung zu ermöglichen.

Welche Auswirkungen hat die Datenkontamination auf die Leistung von LLMs?

Datenkontamination kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung von LLMs haben, insbesondere bei der Bewertung von Multi-Hop-Fragen. Wenn die Evaluationsdaten während des Pretrainings den LLMs bereits bekannt sind, besteht die Gefahr, dass die Modelle die Antworten basierend auf ihrem Gedächtnis anstatt auf ihrer tatsächlichen Argumentationsfähigkeit generieren. Dies kann zu einer übermäßig positiven Leistungsbewertung führen, da die LLMs möglicherweise die richtigen Antworten aufgrund von vorherigem Wissen anstatt durch tatsächliche Schlussfolgerungen liefern. Daher ist es wichtig, Evaluationsdaten zu verwenden, die frei von Datenkontamination sind, um eine objektive und genaue Bewertung der LLMs sicherzustellen.

Wie könnten Wissensbearbeitungsmethoden die Argumentationsfähigkeit von LLMs stärken?

Wissensbearbeitungsmethoden könnten die Argumentationsfähigkeit von LLMs stärken, indem sie sicherstellen, dass die Modelle nicht nur auf vorherigem Wissen basieren, sondern tatsächlich Schlussfolgerungen ziehen. Durch das Bearbeiten von Wissen, das den LLMs während des Trainings unbekannt ist, können sie gezwungen werden, die gegebene Information zu nutzen und logische Argumentationsketten zu erstellen. Dies fördert eine echte Argumentationsfähigkeit und verhindert, dass die Modelle einfach Antworten aus dem Gedächtnis abrufen. Darüber hinaus können Wissensbearbeitungsmethoden dazu beitragen, die LLMs auf komplexe Multi-Hop-Fragen vorzubereiten, indem sie sicherstellen, dass die Modelle in der Lage sind, Schritt-für-Schritt-Argumentationen durchzuführen und nicht nur isolierte Antworten zu liefern.