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【新智元导读】谷歌DeepMind最新研究发现，问题中前提条件的呈现顺序，对于大模型的推理性能有着决定性的影响，打乱顺序能让模型表现下降30%。

最近，谷歌DeepMind和斯坦福的研究人员发现：大模型在处理逻辑推理任务时，问题中信息呈现的顺序对模型的表现有着决定性的影响。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2402.08939

具体来说，当信息按照逻辑上的自然顺序排列时，模型的表现会更好。这一发现不仅适用于一般的逻辑推理问题，对于数学问题也同样有效。

比如，如果某个证明任务的条件是：

1. 如果A，那么B；

2. 如果B，那么C；

3. A为真。

要求大模型证明C为真，如果条件按照1，2，3的顺序呈现，那么大模型的成功率会比2，1，3的条件呈现顺序高出很多。

所以，以后用大模型，言简意赅，符合逻辑地提出问题能让它性能更强。

上图展示了一个失败的案例，GPT-4，Gemini Pro，GPT-3.5在改变相关规则的顺序后都未能成功生成证明。

虽然人类在解决逻辑问题时，对前提顺序也会有偏好，但LLM「更容易」受到这种顺序效应的影响。

研究人员认为这可能是由于自回归模型训练目标和/或训练数据中的偏差造成的。

但如何应对这个问题仍然是一个有待进一步研究的挑战。

如果A是B，那么B也是A

众所周知，在逻辑推理中，改变前提条件的顺序并不会改变结论。

对于人类来说，在处理这类问题时也倾向于按照某种特定的顺序来排列前提，以便更好地推理。但这种偏好对解决问题的能力影响不大，尤其是在涉及到直接的逻辑推理（如果P，则Q、P；因此Q）时。

然而，对于大型语言模型来说，前提的顺序却极大地影响了它们的推理表现。

特别是，当前提的排列顺序与它们在正确证明中的出现顺序一致时，LLM的表现最好。

以刚才提出的简单任务为例，研究人员注意到两个现象：

1. 在提示中先提出「如果A则B」，然后是「如果B则C」，通常会比反过来的顺序有更高的准确率。

2. 当前提数量增多时，性能的差距会更加明显。

这种「乱序」的逻辑推理对人类来说很简单，但对语言模型而言却是一个重大的挑战。

研究发现，改变前提的顺序可以使模型的准确率下降超过30%。

而且有意思的是，不同的「乱序」对于不同的模型的影响也是完全不同的。

当前提的顺序与实际情况完全相反时，OpenAI的GPT模型表现得更好。这种方式使得模型能够通过从后向前的推理来进行推导。而PaLM 2-L在这种反向排序下的表现通常是最差的。

「逆序」评测基准R-GSM

为了进一步系统性地研究这个问题，研究人员在数学推理测试集GSM8K的基础之上开发了一个「乱序」测试集R-GSM。

具体来说，他们首先选择问题描述中至少有5个句子的GSM8K测试问题，然后过滤掉那些没法替换问题顺序的问题，例如遵循事件因果顺序的问题陈述系列。

对于剩下的每个问题，保持最后一句话不变，并用其他句子的不同顺序重写问题描述。允许对单词进行少量编辑，以确保问题描述的正确性。

而对GSM8K做这样的变化，原因是基于研究人员对于问题中前提顺序的看法和认知来进行调整的。

具体来说，研究人员将符合前向链式基本事实证明的顺序称为前向顺序，其中每个推导步骤中应用的规则在问题描述中依次呈现。

直观地说，按照前向顺序呈现前提对人类来说简化了问题，因为这允许人类在阅读前提的同时即时写出证明。

相反，如果前提排序更加随意，则会增加任务难度，因为在进行推导时，人类需要在每个推理步骤中重复查找前提。

受这种直觉的启发，他们根据不同前提顺序与前向顺序的Kendall tau距离对其进行分类，归一化范围为[-1, 1]。

具体来说， = 1是前向阶次，将 = -1的阶次表示为后向阶次，它是前向阶次的反向，并通过后向链与证明保持一致。

≈ 0 表明问题描述中的前提顺序与证明之间没有很强的相关性。

为了深入研究 LLM 对不同前提顺序的偏好，除了正向（ = 1）和反向（ = -1）顺序外，他们还评估了模型在 = 0.5、0和-0.5时的性能。

下图给出了 = 1 和 0 的示例：

他们通过改变以下两个因素来衡量前提顺序效应：

- 证明所需的规则数量

规则越多，前提顺序效应就越明显。在他们的基准中，问题的规则数从4到12不等。

- 问题中出现的干扰规则（即对证明无用的规则）的数量

由于前提选择本身具有挑战性，而且LLM很容易被无关上下文分散注意力，因此分散注意力规则的存在也会使问题复杂化。

他们在问题变体中加入了0、5和10个干扰规则。

为每种数量的所需规则生成了200个问题。考虑到不同的前提顺序和干扰规则数量，每个问题包括15个变体，因此研究人员的基准中总共有27K个问题。

实验结果

研究人员对GPT-4-turbo、GPT-3.5-turbo、PaLM 2-L和Gemini Pro的前提排序效果进行了评估。

他们在温度为0的情况下执行贪婪解码，并在所有实验中应用零样本提示。

在R-GSM中，模型输入只包含问题描述，没有附加指令。对于逻辑推理，他们在提示中添加了一条指令，要求推导出每一步中使用的前提。

逻辑推理

在上表中，研究人员列出了不同前提顺序下的预测误差细目。研究人员考虑了以下误差类别：

1. 错误反驳：LLM错误地声称结论无法证明；

2. 规则幻觉：LLM生成的规则在问题中并不存在；

3. 事实幻觉：LLM生成的事实在问题中并不存在，也无法证明。

研究人员发现，在所有LLM中，事实幻觉通常是最常见的错误模式，而且这种错误类型会随着的减小而急剧增加。

主要原因是LLM倾向于按照问题中规则出现的先后顺序使用规则，因此当问题中的下一条规则尚未适用时，LLM可能仍然会幻觉出事实来完成证明步骤。

同时，研究人员观察到，在 = -1的情况下，错误驳斥的比例通常低于 | | < 1。

与研究人员在逻辑推理实验中观察到的情况类似，R-GSM中的预测错误主要是由LLM按照数字在问题中出现的先后顺序盲目使用数字造成的。

具体来说，所有LLM最常见的错误情况就是容易忽略时间顺序。

预测失败的原因是问题的后半部分描述了一些早期事件。另一类错误发生在按顺序处理问题时没有指定某些量，从而引入未知变量进行计算。

Xinyun Chen目前在Google DeepMind担任高级研究科学家，专注于大语言模型、代码自动生成以及人工智能安全领域的研究。

她于2022年在UC伯克利获得了计算机科学博士学位，并于2017年在上海交通大学ACM班取得了计算机科学学士学位，排名1/30。

此外，她还曾在Meta AI和日本国立情报学研究所进行过科研工作。

Ryan A. Chi目前在斯坦福大学攻读计算机科学专业的研究生学位，并辅修音乐。

他对于自然语言处理和人工智能在医疗领域的应用方面有着丰富的经验，曾带领斯坦福大学NLP团队「Chirpy Cardinal」在Alexa Prize社交机器人大挑战5中荣获第一名，并拿下25万美元的奖金。

此外，他曾在谷歌Deepmind、和英伟达工作过，并曾担任过斯坦福ACM和斯坦福交响乐团的主席，而且还是斯坦福扑克锦标赛的联合创始人。