Deceptive Semantic Shortcuts on Reasoning Chains: LLMs' Hallucination Study

Core Concepts

LLMs rely on semantic shortcuts rather than proper reasoning, leading to hallucinations and failures in complex QA tasks.

Abstract

The content discusses the phenomenon of semantic shortcuts in large language models (LLMs) and their impact on reasoning capabilities. It introduces a novel probing method and benchmark called EUREQA to evaluate LLMs' ability to follow correct reasoning paths. The experiments show that existing LLMs struggle with deceptive semantic associations, relying more on biases than proper reasoning. The study questions the validity of current high-performance language models.
Structure:

Introduction:

Recent advancements in LLMs across various reasoning tasks.
Investigating if LLMs rely on sensible reasoning paths or semantic associations.

EUREQA Dataset:

Constructing extended reasoning chains for evaluation.
Filtering viable reasoning chains based on knowledge base queries.

Experiment Setup:

Configurations for evaluating ChatGPT and GPT-4 on EUREQA.

Results:

Performance analysis of LLMs across different depths of reasoning and levels of difficulty.

Analysis and Discussions:

Observations regarding entity similarities, human analysis, open-source model performance, prompting techniques, and RAG method study.

Related Work:

Discussion on hallucination in LLMs and their reasoning capabilities.

Conclusion:

Summary of the study's findings and ethical considerations.

Stats

存在するLLMの性能は、EUREQAで62%の精度しか達成していない。
GPT-4はWikipediaとChatGPTで40%未満の精度を達成している。
人間はほぼ完璧なパフォーマンスを達成している。

Quotes

"Experiments show that existing LLMs cannot follow correct reasoning paths."
"Our analysis provides further evidence that LLMs rely on semantic biases to solve tasks."

Key Insights Distilled From

Deceptive Semantic Shortcuts on Reasoning Chains

by Bangzheng Li... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.09702.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてLLMが正しい推論経路を辿り、誤ったショートカットを取らないかを定量化することができますか？

この研究では、EUREQAという新しいQAベンチマークを導入しました。このベンチマークは、LLMが長い推論パス上でどれだけ正確に進むかを評価するためのものです。具体的には、意図的に作成された質問データセットやプロンプト方法などを使用して、LLMが表面的な意味合いから逸脱せずに適切な推論経路を辿る能力を測定します。また、エンティティ間の類似性とモデルパフォーマンスの相関関係も分析しました。

現在の高性能言語モデルの妥当性と一般化可能性に疑問を投げかける方法は何ですか？

本研究では、「EUREQA」データセットおよびそれに基づく実験結果から得られた知見が現在の高性能言語モデル（LLMs）の妥当性と一般化可能性に疑問符を投じる手法です。特定タイプの幻覚や不忠実な推論から生じる「ショートカット」行動やその影響に焦点を当てています。これらの発見は、従来考えられてきたよりも多く依存していることや潜在的なリスク要因等へ光明させます。

この研究から得られた知見を活用して、将来的な研究や実装にどう役立てることができますか？

今回提案した手法やEUREQAデータセットから得られた知識は将来的な研究や実装で重要な示唆材料として活用できます。例えば、「ショートカット」行動へ対処する新しいアルゴリズム開発や教師あり学習戦略改善等向け方針策定時参考情報源等利用可能です。