Large language models (LLMs) are increasingly deployed in everyday applications, demanding robust general reasoning capabilities and diverse reasoning skillset. However, current LLM reasoning benchmarks predominantly focus on mathematical and coding abilities, leaving a gap in evaluating broader reasoning proficiencies. One particular exception is the BIG-Bench dataset, which has served as a crucial benchmark for evaluating the general reasoning capabilities of LLMs, thanks to its diverse set of challenging tasks that allowed for a comprehensive assessment of general reasoning across various skills within a unified framework. However, recent advances in LLMs have led to saturation on BIG-Bench, and its harder version BIG-Bench Hard (BBH). State-of-the-art models achieve near-perfect scores on many tasks in BBH, thus diminishing its utility. To address this limitation, we introduce BIG-Bench Extra Hard (BBEH), a new benchmark designed to push the boundaries of LLM reasoning evaluation. BBEH replaces each task in BBH with a novel task that probes a similar reasoning capability but exhibits significantly increased difficulty. We evaluate various models on BBEH and observe a (harmonic) average accuracy of 9.8\% for the best general-purpose model and 44.8\% for the best reasoning-specialized model, indicating substantial room for improvement and highlighting the ongoing challenge of achieving robust general reasoning in LLMs. We release BBEH publicly at: https://github.com/google-deepmind/bbeh.


翻译:大型语言模型(LLM)在日常应用中的部署日益广泛,这要求其具备强大的通用推理能力和多样化的推理技能。然而,当前的LLM推理基准主要集中于数学和编程能力,在评估更广泛的推理熟练度方面存在空白。一个特别的例外是BIG-Bench数据集,它因其多样化的挑战性任务集合,能够在统一框架内对LLM在各种技能上的通用推理能力进行全面评估,从而成为评估LLM通用推理能力的关键基准。然而,LLM的最新进展导致其在BIG-Bench及其更难版本BIG-Bench Hard(BBH)上的表现趋于饱和。最先进的模型在BBH的许多任务上取得了接近完美的分数,从而削弱了其实用性。为了解决这一局限,我们引入了BIG-Bench Extra Hard(BBEH),这是一个旨在突破LLM推理评估边界的新基准。BBEH将BBH中的每个任务替换为一个新颖的任务,该任务探究相似的推理能力,但展现出显著增加的难度。我们在BBEH上评估了各种模型,观察到最佳通用模型的(调和)平均准确率为9.8%,而最佳推理专用模型的平均准确率为44.8%,这表明仍有巨大的改进空间,并突显了在LLM中实现稳健通用推理所面临的持续挑战。我们在以下地址公开发布BBEH:https://github.com/google-deepmind/bbeh。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
24+阅读 · 2024年2月23日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月9日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
18+阅读 · 2024年12月27日
Arxiv
24+阅读 · 2024年2月23日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
Arxiv
10+阅读 · 2021年12月9日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Memory-Gated Recurrent Networks
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月24日
Arxiv
15+阅读 · 2019年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员