Bewertung von argumentativem Denken in Sprachmodellen

Grosse Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-3 und GPT-4 können viele Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung bewältigen. In letzter Zeit gibt’s ein wachsendes Interesse daran, diese Modelle für komplexere Aufgaben zu nutzen, die ein gutes Verständnis von Sprache erfordern. Ein wichtiger Fokus liegt auf argumentativem Denken. Diese Art des Denkens ist entscheidend für Aufgaben wie Datenkennzeichnung, Modellbewertung und sogar Peer-Reviews von wissenschaftlichen Arbeiten.

Ziel dieser Bewertung ist es, herauszufinden, wie gut moderne LLMs in der Lage sind, sich mit argumentativem Denken zu beschäftigen. Dieses Papier wird ihre Leistung bei zwei spezifischen Aufgaben bewerten: Argument-Mining und Argument-Paar-Extraktion. Argument-Mining bedeutet, Teile eines Textes zu finden, die ein Argument darstellen. Bei der Argument-Paar-Extraktion müssen Argumente aus zwei verschiedenen Texten, wie einer Bewertung und einer Antwort, zugeordnet werden.

#Bedeutung des argumentativen Denkens

Argumentatives Denken umfasst das Verständnis von formaler und informeller Logik. Es beruht auf einem tiefen Verständnis von Sprache und Kontext. Während viel Forschung dazu betrieben wurde, wie gut LLMs in formalen Logik-Situationen abschneiden, wurde weniger Aufmerksamkeit auf ihre Fähigkeiten in realen Kontexten, wie bei Chatbots, gelegt. Für diese Anwendungen liegt der Fokus oft auf dem Verständnis von widerlegbarem Denken, das nuancierter und kontextabhängiger ist.

Um zu bewerten, ob LLMs für komplexe Aufgaben zuverlässig sind, ist es notwendig, zu prüfen, wie effektiv sie mit argumentativem Denken umgehen können. Diese Studie zielt darauf ab, genau das für die Modelle GPT-3 und GPT-4 zu tun, indem wir die Eingabe- und Ausgabeformate während unserer Experimente ändern.

#Experimentaldesign

Wir haben unsere Experimente auf den Aufgaben des Argument-Mining und der Argument-Paar-Extraktion aufgebaut. Beim Argument-Mining muss das Modell Teile eines Textes als Argumente identifizieren. Bei der Argument-Paar-Extraktion muss das Modell Argumente aus zwei Texten als Widerlegungs-Paare verknüpfen.

Wir haben untersucht, wie die Modelle abschnitten, als wir die Eingabe- und Ausgabeformate variierten. Diese Formate reichten von konkreten Darstellungen – bei denen das Modell genaue Übereinstimmungen aus einem Abschnitt angeben sollte – bis zu abstrakteren Darstellungen, wie solchen, die willkürliche Symbole oder Strukturen wie semantische Graphen beinhalteten.

#Methodologie

Unsere Bewertung konzentrierte sich darauf, wie gut die Modelle logisch denken konnten, während die Eingabe- und Ausgabedarstellungen abstrakter wurden. Wir schauten uns verschiedene Einstellungen an: von konkret, wo das Modell direkt übereinstimmende Sätze zurückgeben musste, bis hin zu symbolisch, wo es Antworten mit willkürlichen Symbolen zurückgeben musste.

Wir haben auch untersucht, wie die Anzahl der Exemplare – die Beispiele, die dem Modell gegeben wurden – die Leistung beeinflusste. Es wurde festgestellt, dass zu viele Beispiele die Leistung der Aufgabe beeinträchtigen könnten, daher wollten wir die optimale Anzahl finden. Zusätzlich testeten wir das Chain-of-Thought-Prompting, das das Modell dazu ermutigt, einen schrittweisen Denkprozess zu verfolgen.

#Ergebnisse

#Leistungsübersicht

Durch unsere Experimente fanden wir heraus, dass GPT-4 aussergewöhnlich gut abschnitt und in der Aufgabe der Argument-Paar-Extraktion erstklassige Ergebnisse erzielte und in der Argument-Mining-Aufgabe fast das gleiche Niveau erreichte. Allerdings variierte die Effektivität dieser Modelle erheblich, je nachdem, wie wir die Eingabe und die erwartete Ausgabe darstellten.

In konkreteren Einstellungen war die Leistung solide; jedoch, als wir zu niedrigeren Abstraktionsebenen übergingen (z.B. als wir Hinweise gaben), schnitten die Modelle nicht so stark ab. Im Gegenteil, zu abstrakte Darstellungen führten zu spürbaren Rückgängen in der Leistung.

#Der Exemplar-Effekt

Wir identifizierten während unserer Tests einen „Exemplar-Effekt“. Während generell mehr Beispiele helfen könnten, fanden wir heraus, dass sehr hohe Zahlen – bis zu 40 in einigen Fällen – tatsächlich zu einem linearen Rückgang der Leistung führten. Die optimale Leistung trat auf, wenn den Modellen etwa vier bis fünf Exemplare gezeigt wurden.

Interessanterweise wurde dieser Exemplar-Effekt negiert, als wir Chain-of-Thought-Prompting verwendeten, was darauf hindeutet, dass diese Methode das Denken unter herausfordernden Bedingungen verbessert.

#Eingabe- und Ausgabedarstellungen

Die Modelle hatten Schwierigkeiten, wenn die Eingabe- und Ausgabedarstellungen schlecht verwaltet wurden. Zum Beispiel schnitten sie besser mit konkreten und leicht abstrakten Hinweisen ab, während die Leistung bei übermässig abstrakten Darstellungen wie semantischen Graphen erheblich zurückging. Allerdings, bei rein symbolischen Ausgaben, fielen ihre Fähigkeiten auf nahezu Null.

Chain-of-Thought-Prompting zeigte bemerkenswerte Vorteile und erlaubte sogar bei schlecht strukturierten Eingaben eine bessere Leistung. Die Ausgabeverteilungen blieben ähnlich, was darauf hindeutet, dass diese Methode half, Probleme zu mildern, die durch unterschiedliche Darstellungen auftraten.

#Datensatz und Annotation

Unsere Experimente verwendeten den Review-Rebuttal Submission-v2 (RRv2) Datensatz, der Paare von begutachteten Abschnitten und ihren Widerlegungen enthält. Jeder Eintrag ist mit spezifischen Richtlinien annotiert und hat mehrere Argumente, was ihn ideal für unsere Bewertungszwecke macht.

Für die Aufgabe des Argument-Mining wurde jeder Satz mit einem BIO-Schema gekennzeichnet, das Textsegmente als Beginn, innerhalb oder ausserhalb eines Arguments klassifiziert. In der Aufgabe der Argument-Paar-Extraktion wurden Argumente zwischen den Bewertungs- und Widerlegungstexten ausgerichtet.

#Modellevaluierungen

Für unsere Bewertungen führten wir Tests mit sowohl GPT-4 als auch der text-davinci-003 Version von GPT-3 durch. Dieses letztere Modell basiert auf der ursprünglichen GPT-3 Struktur, wurde aber mit menschlichem Feedback und zusätzlichem Instruktions-Training optimiert.

#Leistungsvergaben

Beim Vergleich der Leistungskennzahlen beobachteten wir, dass beide Modelle gut abschnitten, jedoch mit einigen entscheidenden Unterschieden. GPT-4 erzielte konstant höhere Werte bei der Argument-Paar-Extraktion, während die Leistung von GPT-3 erheblich hinterherhing.

Beide Modelle waren empfindlich gegenüber der Gestaltung der Aufforderungen. Das bedeutet, dass kleine Änderungen in der Formulierung unterschiedliche Ergebnisse produzieren konnten. Daher haben wir unsere Aufforderungen sorgfältig formuliert, um ihre Effektivität zu maximieren.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Unsere Analyse hat gezeigt, dass LLMs zwar kompetente Leistungen im Argument-Mining und in der Paar-Extraktion zeigten, diese Erfolge sich jedoch nicht direkt in echtes argumentatives Denken übersetzen lassen. Die Sensitivität gegenüber den Eingabe- und Ausgabedarstellungen deutet auf ein mögliches Problem hin, bei dem die Modelle gut zu argumentieren scheinen, ohne das zugrunde liegende Denken wirklich zu verstehen.

Ausserdem, während unsere Erkenntnisse über den Exemplar-Effekt und die Vorteile des Chain-of-Thought-Prompting bemerkenswert waren, hoben sie auch die Einschränkungen der aktuellen Modelle hervor. Zum Beispiel, während Chain-of-Thought-Prompting bessere Ergebnisse lieferte, deuteten die Ausgabeverteilungen darauf hin, dass seine Effektivität eher auf der strukturierten Natur der Aufforderungen beruhte als auf einem tiefen Verständnis des Denkprozesses.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl diese Studie wertvolle Einblicke in die Leistung von LLMs im argumentativen Denken bietet, eröffnet sie auch verschiedene Möglichkeiten für zukünftige Forschung. Es gibt viel zu entdecken in Bezug auf die Anwendung dieser Modelle in nuancierteren Denk-Situationen, insbesondere in Bereichen wie der Bewertung der Stärke von Argumenten oder der Generierung angemessener Widerlegungen.

Das Zusammenspiel zwischen Leistung und Darstellung muss ebenfalls weiter erforscht werden, insbesondere in Bezug auf Modelle, die einer spezialisierten Feinabstimmung oder Vortraining unterzogen wurden.

#Fazit

Zusammenfassend beleuchtet diese Bewertung der Fähigkeiten im argumentativen Denken in grossen Sprachmodellen sowohl ihre Stärken als auch ihre Einschränkungen. Während Modelle wie GPT-4 bemerkenswerte Fähigkeiten bei bestimmten Aufgaben zeigen, wirft ihre Abhängigkeit von der Formatierung der Darstellung Fragen zu ihren allgemeinen Denkfähigkeiten auf. Diese Sensitivität dafür, wie Aufgaben formuliert sind, bedeutet, dass Vorsicht geboten ist, wenn man diese Modelle auf kritische Aufgaben wie Datenkennzeichnung oder Peer-Reviews von akademischen Arbeiten anwendet.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass, während ermutigende Leistungen möglich sind, die zugrunde liegenden Mechanismen, wie LLMs Argumente verarbeiten und denken, einer tieferen Untersuchung bedürfen. Das Verständnis dieser Aspekte wird entscheidend sein, um Modelle zu entwickeln, die in der Lage sind, zukünftig zuverlässig komplexe sprachbasierte Aufgaben zu bewältigen.