更改答案順序會降低 MMLU 的準確性

核心概念

大型語言模型在多選題測試中對答案順序的變化很敏感，這表明它們可能並未真正理解問題，而僅僅是依賴數據中的模式或偏差。

摘要

研究論文摘要

• 文獻資訊： Gupta, V., Pantoja, D., Ross, C., Williams, A., & Ung, M. (2024). Changing Answer Order Can Decrease MMLU Accuracy. arXiv preprint arXiv:2406.19470v2.
• 研究目標： 本研究旨在探討大型語言模型（LLM）在多選題測試中對答案順序變化的穩健性。
• 研究方法： 研究人員使用了 MMLU 資料集，並通過改變答案選項的順序創建了多個版本的測試集。他們測試了十個最先進的 LLM，並比較了它們在不同版本測試集上的準確性。
• 主要發現： 研究發現，所有測試的 LLM 在答案順序改變後，準確性都有所下降，有些模型的下降幅度甚至高達 20% 以上。
• 主要結論： LLM 對答案順序的敏感性表明，它們可能並未真正理解問題，而僅僅是依賴數據中的模式或偏差。這也凸顯了在評估 LLM 時，需要考慮測試集穩健性的重要性。
• 研究意義： 本研究的結果對於理解 LLM 的能力和局限性具有重要意義，並為開發更穩健的 LLM 評估方法提供了參考。
• 研究限制和未來方向： 本研究僅使用了 MMLU 資料集，未來可以擴展到其他多選題資料集。此外，可以進一步研究如何提高 LLM 對答案順序變化的穩健性。

論文重點分析

本研究揭露了一個關於大型語言模型評估的重要問題：模型的準確性可能受到答案順序的影響。研究人員通過改變 MMLU 資料集中答案選項的順序，發現所有測試的 LLM 都表現出準確性下降的情況。這意味著模型可能並非真正理解問題，而是學習了資料集中的一些表面模式，例如特定答案選項與正確答案之間的關聯。

研究結果強調了在評估 LLM 時，需要更加關注測試集的穩健性。僅僅依靠單一版本的測試集可能會導致對模型能力的過度樂觀估計。為了更準確地評估 LLM 的性能，應該使用多個版本、不同答案順序的測試集，並將模型在所有版本上的表現綜合考慮。

此外，研究也暗示了未來研究的方向。例如，可以探索如何設計更難以被 LLM 利用表面模式的測試集，或者研究如何提高 LLM 對答案順序變化的穩健性。

統計資料

所有十個測試模型在答案內容順序調整後，其準確性都出現下降。
Llama-3-70B 模型在所有模型中表現最穩健，其準確性下降幅度最小。
相較於較大的模型，Llama-3-8B 模型表現出更強的穩健性。
Mistral-7B 和 Gemma-7B 等較小的模型受答案順序變化的影響較大。
在 MMLU 資料集中，與解決問題相關的子資料集，例如高中數學，模型的準確性下降幅度最大。
對於 Gemma-7B 和 Falcon-40B 模型，這些類別的準確性下降幅度高達 40%。
超過 95% 的原始 MMLU 資料集以邏輯順序呈現答案選項。

引述

"If many models fail to be robust on a benchmark, regardless of their initially measured accuracy, we may need to reconsider how we use it as the basis for a leaderboard that actually ranks models."
"A model should be robust to answer order changes: if it gets the correct answer to a question when the answer is labeled ‘A’, it should also always get the correct answer when it is labeled ‘C’."
"This indicates that serious non-robustness in benchmarking with MMLU."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Changing Answer Order Can Decrease MMLU Accuracy

by Vipul Gupta,... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.19470.pdf

深入探究

除了改變答案順序，還有哪些方法可以評估大型語言模型的穩健性？

除了改變答案順序，還有許多方法可以評估大型語言模型的穩健性，以下列舉幾種常見且有效的方法：
1. 輸入擾動（Input Perturbation）：

字符級擾動： 可以透過插入、刪除、替換、交換字符來改變輸入文本，例如引入拼寫錯誤、使用同義詞或近義詞替換等，觀察模型在這些微小變化下的表現。
詞彙級擾動： 可以使用詞彙替換、語法樹擾動等方法，例如使用反義詞替換、改變句子語序等，測試模型對語義變化的敏感度。
語義擾動： 可以使用paraphrasing、back-translation等方法，生成與原始輸入語義相近但表達不同的句子，評估模型對不同表述方式的理解能力。
2. 對抗樣本攻擊（Adversarial Attacks）：

基於梯度的攻擊： 利用模型的梯度信息，生成能夠誤導模型的对抗樣本，例如FGSM、PGD等方法。
基於搜索的攻擊： 透過搜索算法，尋找能夠使模型預測錯誤的輸入樣本，例如Genetic Algorithm等方法。
3. 數據集增強（Data Augmentation）：

基於規則的方法： 利用語言規則，對現有數據進行擴充，例如同義詞替換、語法變換等。
基於模型的方法： 利用訓練好的語言模型，生成新的訓練數據，例如回譯、masked language model等方法。
4. 任務泛化能力測試（Task Generalization）：

零樣本學習（Zero-shot Learning）： 測試模型在未見過的任務上的表現，評估模型的泛化能力。
少樣本學習（Few-shot Learning）： 僅提供少量樣本，測試模型在新任務上的學習能力。
5. 模型可解釋性分析（Model Interpretability）：

注意力機制可視化： 分析模型在處理文本時關注的重點，判斷模型是否關注了正確的信息。
特徵重要性分析： 分析不同特徵對模型預測結果的影響，判斷模型是否依賴於合理的特徵。
透過結合以上多種評估方法，可以更全面地評估大型語言模型的穩健性，並找出模型的弱點，進而改進模型的訓練策略和模型架構。

如果大型語言模型只是學習資料集中的表面模式，那麼它們是否真的具有理解和推理能力？

這是目前學界和業界爭論不休的問題。
支持「僅學習表面模式」的觀點認為：

大型語言模型的訓練數據龐大，但仍然有限，無法涵蓋所有語言現象和知識。
模型的訓練目標是預測下一個詞彙，而非真正理解語言的含義。
模型在面對未見過的語境或需要推理的情況下，容易出現錯誤或不合理的回答。
支持「具備理解和推理能力」的觀點認為：

大型語言模型在許多任務上表現出色，例如閱讀理解、問答系統、機器翻譯等，這些任務需要一定的理解和推理能力。
模型可以學習到詞彙之間的語義關係，並利用這些關係進行推理。
模型在處理複雜語句和長文本時，表現出一定的語境理解能力。
目前的研究表明：

大型語言模型確實可以學習到資料集中的表面模式，並利用這些模式完成任務。
模型在一定程度上具備理解和推理能力，但這種能力仍然有限，與人類相比存在差距。
未來發展方向：

需要設計更有效的評估方法，區分模型是真正理解語言，還是僅僅學習了表面模式。
需要探索新的訓練策略和模型架構，提升模型的理解和推理能力。
總而言之，大型語言模型是否真的具有理解和推理能力，目前尚無定論。 隨著研究的深入，相信我們對這個問題會有更清晰的認識。

如何設計更有效的訓練策略，讓大型語言模型不僅僅是學習表面模式，而是真正理解語言的語義和邏輯？

為了讓大型語言模型真正理解語言的語義和邏輯，而非僅僅學習表面模式，可以從以下幾個方面設計更有效的訓練策略：
1. 提升數據質量和多樣性：

使用高質量的數據集： 數據集應包含豐富的語義信息和邏輯關係，避免噪音和偏差。
增加數據的多樣性： 數據集應涵蓋不同的語言風格、領域和任務，提升模型的泛化能力。
引入知識圖譜和常識庫： 將結構化的知識融入模型訓練，幫助模型理解詞彙之間的語義關係和邏輯推理。
2. 改進訓練目標和方法：

超越單純的詞彙預測： 設計更複雜的訓練目標，例如句子級別的語義理解、篇章級別的邏輯推理等。
引入對抗訓練： 使用对抗樣本攻擊模型，迫使模型學習更深層次的語義和邏輯，提升模型的穩健性。
多任務學習： 同時訓練模型完成多種語言理解和推理任務，提升模型的綜合能力。
3. 探索新的模型架構：

引入外部記憶模組： 幫助模型存儲和利用更多的知識，提升模型的推理能力。
結合符號邏輯和深度學習： 將符號邏輯的推理能力與深度學習的語義理解能力相結合，構建更強大的語言模型。
借鑒人類認知機制： 研究人類如何理解和推理語言，並將相關機制應用於模型設計。
4. 加強模型可解釋性：

開發可解釋的模型架構： 使模型的決策過程更加透明，便於分析模型的推理過程。
設計模型可視化工具： 直觀地展示模型的內部狀態和推理過程，幫助理解模型的行為。
總之，訓練真正理解語言的大型語言模型是一個充滿挑戰的任務，需要不斷探索新的訓練策略、模型架構和評估方法。 相信隨著研究的深入，我們將不斷逼近這個目標，創造出更加智能的語言模型。