论文质疑CLadder基准测因果推理的有效性
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论文质疑CLadder基准测因果推理的有效性
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AI 综述
Justin Clarke 等作者发布 arXiv 论文，指出常用于评估大模型形式因果推理的基准 CLadder，其程序化生成器在数据中嵌入了表层、高预测性的模式，因此大模型在 CLadder 上的高分可能并不可靠。 论文给出的证据包括：随机森林等简单模型在生成的样本上训练后即可表现良好；多个商用大模型在 CLadder 测试集上的成绩极其脆弱，删除对形式因果推理至关重要的文本段落几乎不影响表现。作者称，最可能的解释是最先进大模型的高分来自利用从生成器训练数据中学到的表层模式。
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最新进展10月31日 12:00
评估 LLM 因果推理：CLadder 基准程序化生成的挑战案例分析报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AI评估 LLM 因果推理：CLadder 基准程序化生成的挑战案例分析
一项 arXiv 研究重新审视常用于评估 LLM 形式因果推理的基准 CLadder，发现其生成器在数据集中嵌入了表层的、高预测性的模式。随机森林等简单模型在生成的样本上训练后即可表现良好，而多个商用 LLM 在 CLadder 测试集上的成绩极其脆弱，删除对形式因果推理至关重要的文本段落几乎不影响表现。研究认为，SOTA LLM 的高分最可能来自利用从生成器训练数据中学到的表层模式。
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