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* '''标题'''：What Would You Ask When You First Saw $a^2+b^2=c^2$? Evaluating LLM on Curiosity-Driven Questioning
* '''中文标题'''：你第一次看到 $a^2+b^2=c^2$ 时会问什么？评估大型语言模型在好奇驱动的提问上的表现
* '''发布日期'''：2024-09-19 22:12:16+00:00
* '''作者'''：Shashidhar Reddy Javaji, Zining Zhu
* '''分类'''：cs.CL, cs.AI, cs.LG
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2409.17172v1
'''摘要'''：大型语言模型（LLMs）可以存储大量的知识，然而它们获取新知识的潜力尚未知。我们提出了一个新的评估框架来评估这种能力。该框架提示LLMs生成关于介绍科学知识的陈述的问题，模拟一个好奇的人第一次面对这个陈述时的情况。我们对生成的问题的质量进行评分，从而评估LLM的知识获取潜力。我们应用了受控的消融研究来验证我们的评分程序。此外，我们创建了一个合成数据集，包括1101个在物理、化学和数学中具有不同难度级别的陈述，300个一般知识陈述，和567个错误的陈述。我们进行了人类评估来验证我们的模型评估，所有三个考虑的指标上的加权Cohen's kappa约为0.7。我们发现，尽管像GPT-4和Mistral 8x7b这样的大型模型擅长生成连贯和相关的问题，但较小的Phi-2模型同样或更有效。这表明，大小并不是决定模型知识获取潜力的唯一因素。所提出的框架量化了一个常被忽视的关键模型能力，并为开发更有知识的AI系统提供了研究机会。

== 问题与动机 ==
作者的研究问题包括：
* [[大型语言模型]]（LLMs）在存储大量知识的同时，它们获取新知识的潜力如何？
* 如何评估LLMs提出问题的能力，即它们在面对新知识时的好奇心驱动的问题生成能力？
* 不同大小的LLMs在生成与[[科学知识]]介绍相关的、具有好奇心的问题方面的表现如何？
* 模型规模是否是决定LLMs知识获取潜力的唯一因素？
* 如何通过评估框架量化LLMs的关键能力，尤其是它们提出问题的能力？
* 在[[教育]]、[[推理]]、[[事实检查]]等领域，提问的重要性如何体现在LLMs的评估中？
* 如何设计一个评估框架来模拟人类首次面对一个新陈述时的好奇心驱动的问题生成？
* 如何通过人工评估和受控的消融研究来验证LLMs生成的问题的质量？
* 如何创建一个包含不同难度级别的[[物理]]、[[化学]]和[[数学]]陈述的综合数据集，以及包含错误陈述的数据集，来挑战模型的批判性探究技能？
* 如何通过增量噪声添加技术来验证LLM评估器的有效性？
* 如何通过人类评估来验证LLMs生成的问题与人类评估之间的一致性？
* 如何通过引入噪声来评估LLMs在处理质量受损数据输入时的表现？

== 背景介绍 ==
这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''大型语言模型的知识获取潜力'''：
#* 尽管[[大型语言模型]]（LLMs）能够存储大量的知识，但它们获取新知识的能力仍然是未知的。
#* 传统的评估方法，如[[提问]]和指令遵循，未能充分揭示LLMs在发现新知识方面的潜力。
#* 本研究从人类如何发现新知识的启发出发，即出于[[好奇心]]提问。
# '''提问在学习和知识获取中的关键作用'''：
#* 提问是支撑学习和知识获取的关键认知技能。
#* 通过提问，人们寻求理解周围的世界，探索事物的工作原理，并挑战现有的信念。
#* 这种探究行为不仅帮助人类学习新信息，还促进了批判性思维、分析和创新。
#* 在教育中，提问与分析、综合和评估等高阶思维技能密切相关。
#* 提问的复杂性和深度通常反映了个人对主题的掌握和理解程度。
#* 在推理和事实核查中，提问也起着至关重要的作用，因为提出有见地的问题需要逻辑思考、澄清假设、识别知识差距和探索替代观点。
#* [[OpenAI]]的o1模型使用其自身的“思维链”方法，通过结构化推理和迭代询问/提问来提炼和增强其输出。
#* 经过深思熟虑的问题对于彻底和逻辑的推理至关重要。
#* 提问对于事实核查同样重要，好的问题通过识别信息中的空白、偏见和不一致性来指导验证过程。
#* 有效的事实核查需要背景和细微差别，好的问题可以帮助揭示虚假或误导性的信息。
#* 提问在许多其他领域也发挥着重要作用，如激发创造力、促进讨论和推动创新。
#* 受人类提问的启发，本研究提出了一个框架，直接评估LLMs发现新知识的潜力。
#* 该框架设置了一个任务，即好奇心驱动的问题生成（CDQG），其中我们提示模型将自己想象成第一次遇到新陈述的人类，引发最直接产生的疑问。
#* 然后我们根据三个关键指标—相关性、连贯性和多样性—对这些问题进行评分，这些评分基于心理学文献中的根源。
#* 我们使用最好的LLMs来计算这些分数，并通过人类判断和严格的消融研究来验证这些分数。
#* 为了促进严格和普遍的评估，我们收集了一个包含[[物理]]、[[化学]]和[[数学]]陈述的数据集，这些陈述涵盖了不同的难度级别。
#* 值得注意的是，我们的数据集包括一个特殊部分的错误陈述，旨在挑战模型的关键探究技能。
#* 我们评估了各种模型，从像Phi-2这样的较小模型到像GPT-4和Gemini这样的较大模型。
#* 虽然较大的模型在连贯性和相关性方面得分较高，但较小的Phi-2模型得分相当好（甚至更好），表明大小可能不是知识获取潜力的唯一因素。
综上所述，这篇文献的背景强调了评估LLMs在模拟人类探究方面的能力的重要性，并提出了一个评估框架来量化通常被忽视的关键模型能力，为开发更具知识性的[[AI系统]]提供了研究机会。

== 章节摘要 ==
这篇论文是关于如何评估[[大型语言模型]]（LLMs）获取新知识的能力，主要内容包括：

# 引言
## 背景介绍
##* 大型语言模型（LLMs）能够存储大量知识，但它们获取新知识的能力尚不清楚。
##* 传统评估方法，如回答问题和遵循指令，无法充分揭示LLMs的这一潜力。
## 研究动机
##* 受到人类通过[[好奇心]]提问来发现新知识的启发，提出了一种新的评估框架。
# 相关工作
## 问题生成
##* 问题生成在[[教育]]中很重要，已经从基于规则的系统发展到使用[[变换器模型]]。
## 生成模型的评估
##* 最新的评估方法已经超越了传统指标，包括多方面的方法，更接近人类判断。
## 提示工程
##* 提示工程的最新进展集中在优化提示技术，以更接近人类判断。
## LLMs用于评估
##* 近期研究表明LLMs在各种任务中具有达到人类评估质量的潜力。
# 方法论
## 研究设计概述
##* 通过好奇心驱动的问题生成（CDQG）任务来评估模型。
## 好奇心驱动的问题生成（CDQG）
##* 选择数据集中的陈述作为提示工程的基础。
## 评估
##* 通过多维框架评估模型的知识获取能力。
## 用噪声添加消融法评估有效性
##* 通过逐步添加噪声来验证评估器。
## 用人类评估评估有效性
##* 对LLMs生成的问题进行了人类评估。
# 数据集准备
#* 构建了一个包含[[物理]]、[[化学]]和[[数学]]陈述的数据集。
# 模型和实现
#* 研究了不同大小的模型。
# 结果
## 模型表现
##* GPT-4在几乎所有指标和主题上都表现出色。
## 洞察和含义
##* 较大的模型通常提供强大的整体性能，而较小或专门的模型如Phi-2和Mistral 8x7b表现也非常出色。
## 错误陈述的洞察
##* 观察到模型在处理错误陈述时的表现差异。
## 验证噪声添加消融
##* 噪声的添加显著影响了指标。
# 结论和未来工作
#* 这项工作展示了LLMs通过问题生成模仿人类好奇心的能力。
# 限制
#* 研究引入了一种创新的框架来评估LLMs的提问能力，但主要使用的相关性、连贯性和多样性指标可能无法捕捉到类似人类提问的全部深度。

== 研究方法 ==
这篇论文通过设计一个新颖的评估框架来测试[[大型语言模型]]（LLMs）在面对新知识时提出问题的能力。以下是该研究方法论的主要组成部分：
# '''研究设计概述'''：
#* 研究者设计了一个名为好奇心驱动的问题生成（[[Curiosity-Driven Question Generation]], CDQG）的任务，旨在模拟人类首次面对新知识时的提问过程。
#* 研究者选择了多个不同领域的陈述语句作为模型的输入，以评估模型生成问题的相关性、连贯性和多样性。
#* 研究者采用了不同的模型进行比较，包括不同规模和架构的语言模型。
# '''好奇心驱动的问题生成（CDQG）'''：
#* 研究者从[[数据集]]中选择陈述语句，然后根据八个不同模型的指令格式定制提示，以确保提示的普遍适用性。
#* 研究者要求每个模型将自己想象成第一次遇到陈述语句的人类，并生成五个最直观的问题。
# '''评估'''：
#* 研究者使用多维框架来评估模型的知识获取能力，考虑以下三个评分标准：
#* '''相关性'''：评估每个问题与陈述中特定细节、元素或概念的直接关联程度。
#* '''连贯性'''：评估每组问题之间的逻辑联系，以及它们是否构成一个有助于初学者理解主题的连贯问题线。
#* '''多样性'''：确定问题覆盖的方面范围，确保每个问题都为理解陈述提供新的维度或视角。
# '''评估的有效性检验'''：
#* 研究者提出了一种基于增量噪声添加的技术来验证LLM评估器的有效性。通过逐步引入噪声，研究者评估了评估器在不同相关性、连贯性和多样性水平上对问题的评分能力。
#* 研究者还进行了人类评估，以验证模型评估的准确性。
# '''数据集准备'''：
#* 研究者创建了一个合成数据集，包含物理、化学和数学领域的1101条陈述语句，这些陈述语句涵盖了不同的难度级别。
#* 数据集还包括了一般知识陈述和故意设计的错误陈述，以测试模型的批判性提问能力。
# '''模型和实现'''：
#* 研究者测试了不同规模的模型，从小型的Phi-2到大型的GPT-4和Gemini。
#* 研究者使用API访问了一些模型，并使用Hugging Face下载的开源权重和模型来推理其他模型。
# '''结果'''：
#* 研究者发现，尽管像GPT-4这样的大型模型在相关性、连贯性和多样性方面得分较高，但像Phi-2这样的小型模型在基本到中级任务中的表现同样出色或更好。
#* 研究者还发现，模型在处理错误陈述时的表现存在差异，这表明模型在质疑信息可信度方面的能力有所不同。
# '''结论和未来工作'''：
#* 研究者得出结论，LLMs在模拟人类好奇心方面的能力正在增长，但它们在提问的多样性和深度上仍有改进的空间。
#* 研究者建议未来的研究应该探索如何使模型不仅能够生成问题，还能够对它们自己的输出进行批判性反思，朝着能够自我驱动知识获取的系统迈进。

== 研究结论 ==
根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''LLMs的知识获取潜力评估框架'''：提出了一个新颖的评估框架，用于评估[[大型语言模型]]（LLMs）获取新知识的能力。该框架通过模拟人类面对新知识时的好奇心，促使LLMs生成问题，并通过评分这些生成的问题来评估模型的潜力。
# '''好奇心驱动的问题生成（CDQG）任务'''：设计了一个任务，让模型将自己想象成第一次遇到新声明的人类，以激发最直观的问题。然后根据相关性、连贯性和多样性三个关键指标对这些问题进行评分。
# '''模型性能的多维度评估'''：通过一个多维度框架评估模型的知识获取能力，包括相关性、连贯性和多样性三个评分标准。使用不同的模型来计算这些分数，并通过人类判断和严格的消融研究来验证这些分数。
# '''数据集的构建和验证'''：创建了一个包含[[物理]]、[[化学]]和[[数学]]陈述的合成数据集，并进行了人类评估来验证模型评估，实现了大约0.7的加权[[Cohen's kappa]]值。
# '''模型大小与知识获取潜力的关系'''：研究发现，虽然像[[GPT-4]]和[[Mistral 8x7b]]这样的大型模型在生成连贯和相关问题方面表现出色，但较小的[[Phi-2]]模型同样或更有效，表明模型大小并不是决定其知识获取潜力的唯一因素。
# '''评估框架的验证和应用'''：通过增量噪声添加技术验证了LLM评估器的有效性，并进行了人类评估来进一步确认LLM评估与人类评估之间的一致性。
# '''未来研究方向'''：提出了将评估框架扩展到更细致的评估，例如推理深度、创造力和事实准确性，以及探索模型如何生成问题及其自身输出的批判性反思，以推动LLMs从被动生成器向主动学习者和发现者转变。
# '''研究局限性'''：指出了研究的局限性，包括评估主要在控制的学术环境中进行，可能没有完全反映LLMs通常操作的自然环境的复杂性，以及评估指标可能没有捕捉到人类提问的全部深度，如[[情感智能]]、知识获取、事实推理等。

== 术语表 ==
这篇文章的术语表如下：
* [[Large language models (LLMs)]]：大型语言模型，指的是能够存储和处理大量知识的人工智能模型。
* [[Curiosity-driven question generation (CDQG)]]：好奇心驱动的问题生成，一种任务，要求模型生成关于新陈述的问题，模拟人类第一次面对陈述时的好奇心。
* [[Relevance]]：相关性，评估问题与陈述或场景中特定细节、元素或概念的直接关联程度。
* [[Coherence]]：连贯性，评估每组问题之间的逻辑联系，以及它们是否构成一个有助于初学者理解主题的连贯的探索线。
* [[Diversity]]：多样性，确定问题覆盖的主题范围，确保每个问题都为理解陈述带来新的维度或视角。
* [[Knowledge acquisition potential]]：知识获取潜力，指模型获取新知识的能力。
* [[Ablation studies]]：消融研究，一种研究方法，通过系统地移除或改变变量的一部分来观察其对整体的影响。
* [[Synthetic dataset]]：合成数据集，人工创建的数据集，用于模拟或增强现实世界数据。
* [[Cohen’s kappa]]：科恩卡帕系数，一种衡量两个评估者之间一致性的统计量。
* [[Prompt engineering]]：提示工程，优化提示技术以提高模型性能的过程。
* [[Structured reasoning]]：结构化推理，一种推理方法，涉及逻辑思考、澄清假设、识别知识差距和探索替代观点。
* [[Fact-checking]]：事实核查，验证信息真实性的过程。
* [[Critical inquiry skills]]：批判性探究技能，评估模型对信息可信度的质疑能力。
* [[Chain-of-thought prompting]]：思维链提示，一种提示方法，通过引导模型进行结构化推理和迭代询问来提高输出质量。
* [[Explainability]]：可解释性，模型输出的透明度和易于理解的程度。
* [[Multi-modal training]]：多模态训练，涉及多种类型数据（如文本、图像、声音）的训练方法。
* [[Parameter size]]：参数规模，指模型中可训练变量的数量。
* [[Architecture advancements]]：架构进步，模型设计和优化的进展，以提高性能。
* [[Quantization]]：量化，一种技术，通过减少模型中数值的精度来减少模型大小和计算需求。
* [[Human evaluation]]：人类评估，由人类进行的评估，以验证模型的输出。
* [[Robustness]]：鲁棒性，系统在面对错误输入或操作条件变化时仍能正常工作的能力。

== 参考文献 ==
这篇文章的主要参考文献如下：
* Acar, Selcuk; Kelly Berthiaume; Rebecca Johnson. (2023). "What kind of questions do creative people ask?" Journal of Creativity, 33(3):100062.
** 研究了创造性个体提出的问题类型，对本文探讨问题生成与创造性思维的关系提供了理论基础。
* Kurdi, Ghader; Jared Leo; Bijan Parsia; Uli Sattler; Salam Al-Emari. (2020). "A Systematic Review of Automatic Question Generation for Educational Purposes." International Journal of Artificial Intelligence in Education, 30(1):121–204.
** 系统回顾了自动问题生成在教育中的应用，为本文提供了教育领域问题生成的研究背景。
* Kotov, Alexander; ChengXiang Zhai. (2010). "Towards natural question guided search." Proceedings of the 19th international conference on World wide web, pages 541–550, Raleigh, North Carolina USA. ACM.
** 提出了自然问题引导的搜索方法，对本文探讨问题生成与信息检索的结合提供了参考。
* Li, Jiwei; Alexander H. Miller; Sumit Chopra; Marc’Aurelio Ranzato; Jason Weston. (2017). "Learning through Dialogue Interactions by Asking Questions." arXiv preprint. ArXiv:1612.04936 [cs].
** 研究了通过对话交互学习的方法，特别是通过提问进行学习，对本文探讨对话系统中的问题生成提供了理论支持。
* Mojan Javaheripi, Sébastien Bubeck. (2023). "Phi-2: The surprising power of small language models."
** 讨论了小型语言模型的潜力，对本文探讨不同规模模型在问题生成任务上的表现提供了对比视角。