WikiEdge:ArXiv-2311.08516
本文的基本信息如下：
- 標題：LLMs cannot find reasoning errors, but can correct them given the error location
- 中文標題：大型語言模型無法發現推理錯誤，但可以在給定錯誤位置的情況下進行修正
- 發佈日期：2023-11-14 20:12:38+00:00
- 作者：Gladys Tyen, Hassan Mansoor, Victor Cărbune, Peter Chen, Tony Mak
- 分類：cs.AI, cs.CL, cs.LG
- 原文連結：http://arxiv.org/abs/2311.08516
摘要：儘管自我糾正已顯示出在提高大型語言模型（LLMs）輸出的風格和質量方面的潛力（例如，Chen et al., 2023b; Madaan et al., 2023），但最近對邏輯或推理錯誤的自我糾正嘗試往往導致正確答案變為錯誤，從而導致整體表現變差（Huang et al., 2023）。在本文中，我們表明，較差的自我糾正表現源於LLMs無法發現邏輯錯誤，而不是它們糾正已知錯誤的能力。首先，我們對幾種最先進的LLMs在其錯誤發現能力上進行了基準測試，結果表明它們在這一任務上普遍表現不佳，即使在高度客觀、明確的情況下也是如此。其次，我們使用回溯設置測試了LLMs的糾正能力——與錯誤發現分開，向模型提供真實錯誤位置的信息。我們表明，這提升了我們五個推理任務的下游任務表現，表明LLMs的糾正能力是穩健的。最後，我們展示了在沒有真實標籤或領域內訓練數據的情況下獲取錯誤位置信息是可能的。我們使用域外數據訓練了一個小型分類器，其錯誤發現表現優於提示大型模型。我們發佈了LLM生成邏輯錯誤的數據集BIG-Bench Mistake，以促進對定位LLM推理錯誤的進一步研究。
章節摘要
這篇論文探討了大型語言模型（LLMs）在自我修正邏輯或推理錯誤方面的能力。主要內容包括：
- 引言：
- BIG-Bench Mistake數據集：
- 描述了BIG-Bench Mistake數據集的創建，該數據集包含使用PaLM 2生成的CoT風格痕跡，並標註了第一個邏輯錯誤的地點。數據集涵蓋了BIG-bench數據集中的五個任務：單詞排序、跟蹤洗牌對象、邏輯推理、多步算術和Dyck語言。
- LLMs能否找到CoT痕跡中的推理錯誤？：
- 展示了在BIG-Bench Mistake數據集上測試的幾個最先進的LLMs在錯誤發現能力上的掙扎，即使是在非常客觀、明確的情況下也是如此。
- LLMs能否糾正CoT痕跡中的推理錯誤？：
- 通過將BIG-Bench Mistake中的錯誤位置信息作為oracle反饋輸入模型，並提示其進行原始CoT痕跡的修正版本，測試了LLMs獨立於其發現錯誤的能力之外的糾正能力。
- 使用訓練有素的分類器獲取錯誤位置信息：
- 討論了在沒有oracle標籤的情況下，如何通過訓練一個小型分類器來獲取錯誤位置信息，以及如何使用這種分類器來提高LLMs在少樣本情況下的錯誤發現準確性。
- 相關工作：
- 簡要回顧了與LLMs自我修正相關的現有研究，包括數據集和自我修正技術。
- 結論：
- 總結了LLMs在發現錯誤和糾正輸出方面的能力，提出了錯誤發現是阻礙自我修正策略在推理任務上表現良好的重要瓶頸，並展示了通過訓練分類器來克服這一瓶頸的初步證據。
研究背景
這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：
- 大型語言模型（Large Language Models，LLMs）在自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域的主導地位：
- LLMs在多種應用中取得了最先進的性能，展示了零次或少次提示的能力，催生了如思維鏈（Chain-of-Thought，CoT）和自我一致性（Self Consistency，SC）等多種提示方法。
- 近期文獻關注於自我修正的概念，即讓LLMs修正自己的輸出，但現有研究表明，自我修正在邏輯或推理錯誤上常常導致正確答案變得錯誤，從而整體性能下降。
- 自我修正性能不佳的原因探究：
- 錯誤位置信息的獲取：
- 研究展示了即使在少次提示條件下LLMs在錯誤發現上的準確性較低，也可以通過訓練小型分類器來獲得更可靠的錯誤位置信息。
- 通過訓練一個小型的錯誤發現分類器，使用領域外數據，其表現優於直接提示大型模型，為未來工作留下了開發更複雜方法的空間。
綜上所述，這篇文獻的背景強調了在LLMs領域中對錯誤發現和自我修正能力的需求，以及現有方法的局限性。作者提出了一種創新的方法，通過訓練分類器來輔助錯誤發現，以提高LLMs在推理任務中的性能。
問題與動機
作者面對的是大型語言模型（LLMs）在自我修正邏輯或推理錯誤方面的能力不足問題。具體問題包括：
- 錯誤識別困難：儘管LLMs在風格和質量方面通過自我修正表現出了潛力，但在邏輯或推理任務中，它們很難識別並修復錯誤，導致整體性能下降。
- 錯誤修正能力未被充分利用：研究表明，LLMs在給定錯誤位置信息的情況下，能夠可靠地修正錯誤，但它們在沒有外部反饋的情況下難以找到錯誤，這限制了自我修正策略在推理任務中的有效性。
研究方法
這篇研究論文的工作方法主要圍繞以下幾個方面：
- 自我修正能力測試（Self-Correction Ability Testing）：
- 錯誤定位與修正（Error Localization and Correction）：
- 利用回溯設置（backtracking setup），將真實錯誤位置信息輸入模型，測試LLMs在獨立於錯誤發現的情況下修正錯誤的能力。這表明，即使LLMs在少量樣本條件下難以發現錯誤，也可以通過訓練小型分類器來提高錯誤定位的準確性。
- 數據集構建與發佈（Dataset Construction and Release）：
- 構建並發佈了BIG-Bench Mistake數據集，這是一個包含CoT風格推理步驟的數據集，用於進一步研究LLMs在推理錯誤定位上的能力。
- 分類器訓練（Classifier Training）：
- 訓練了一個小型分類器，使用領域外數據來展示在沒有領域內訓練數據的情況下，如何提高錯誤發現的準確性。這一方法為未來開發更複雜的錯誤發現方法提供了概念驗證。
研究結論
根據提供的文獻內容，這篇論文的主要結論可以概括如下：
- LLMs在發現邏輯錯誤方面的挑戰：儘管自我修正在提高LLMs的輸出風格和質量方面顯示出了希望，但LLMs在自我修正邏輯或推理錯誤時往往將正確答案變成錯誤的，導致整體性能下降。研究表明，LLMs在發現邏輯錯誤方面存在困難，而不是在糾正已知錯誤方面。
- LLMs的修正能力：通過使用回溯設置，將錯誤位置的真實信息提供給模型，測試了LLMs的修正能力。結果表明，LLMs的修正能力是可靠的，能夠有效地糾正原本不正確的輸出，同時對原本正確的輸出影響很小。
- 無需領域內訓練數據即可獲得錯誤位置信息：研究表明，即使沒有領域內的訓練數據，也可以通過訓練小型分類器來獲得更可靠的錯誤位置信息。使用領域外數據訓練的小型分類器比直接提示大型模型表現出更強的錯誤發現性能。
- BIG-Bench Mistake數據集的發佈：為了促進對LLMs推理錯誤的進一步研究，作者發佈了BIG-Bench Mistake數據集，這是一個包含LLM生成的邏輯錯誤的數據集，旨在幫助研究者更好地定位LLM推理錯誤。
這些結論強調了錯誤發現是LLMs自我修正策略在推理任務中表現不佳的一個重要瓶頸，並展示了通過訓練分類器來克服這一瓶頸的可能性。
術語表
這篇文章的術語表如下：
- 大型語言模型（Large Language Models, LLMs）：在自然語言處理領域中，大型語言模型指的是具有大量參數的人工智能模型，它們能夠處理和生成自然語言文本。
- 自我修正（Self-correction）：自我修正是指語言模型在沒有外部干預的情況下，識別並更正自身輸出中的錯誤。
- 錯誤定位（Mistake finding）：錯誤定位是識別和定位語言模型輸出中邏輯或推理錯誤的過程。
- 輸出修正（Output correction）：輸出修正是指在給定錯誤位置信息的情況下，語言模型對之前生成的輸出進行部分或全部更改的過程。
- Chain-of-Thought（CoT）：鏈式思考是一種提示方法，通過提供一系列推理步驟來引導語言模型解決問題。
- BIG-Bench Mistake：BIG-Bench Mistake是一個數據集，包含使用PaLM 2生成的CoT風格的痕跡，並標註了首次邏輯錯誤的地點。
- Krippendorff’s alpha：Krippendorff’s alpha是一種衡量評分者之間一致性的統計量，用於評估註釋的可靠性。
- few-shot prompting：少量樣本提示是一種提示方法，通過給定少量示例來引導模型完成特定任務。
- Dyck語言（Dyck language）：Dyck語言是一類由成對的括號組成的語言，用於描述有效的括號序列。
- 多步算術（Multi-step arithmetic）：多步算術是指涉及多個步驟的數學計算過程，通常需要進行逐步推理和計算。