Évaluer la performance du modèle dans la compréhension des dépendances de plan

Comprendre comment suivre des plans, comme des recettes ou des Instructions, c'est super important pour prendre des décisions dans des systèmes. Un élément clé des plans, c'est l'ordre dans lequel les étapes doivent se passer, ce qui montre comment elles dépendent les unes des autres.

On a créé un nouvel outil appelé Step Order Prediction pour vérifier si une étape doit se faire avant ou après une autre dans les recettes de cuisine. On a utilisé ça pour voir à quel point les Modèles peuvent apprendre ces Dépendances. Nos résultats montrent que les meilleurs modèles actuels ne sont pas très performants, ce qui suggère qu'il y a beaucoup à améliorer. Quand on demande des explications avec les réponses, la performance s'améliore, mais il reste encore beaucoup à faire.

#L'Importance de la Planification

La planification est essentielle pour la prise de décision dans divers domaines, comme la robotique et des environnements où les actions sont effectuées par des machines. Pour créer, ajuster ou suivre un plan, il est nécessaire de comprendre les étapes et leurs relations.

Les études précédentes sur le raisonnement dans les plans se sont principalement concentrées sur des problèmes plus simples ou des environnements contrôlés. Cependant, les plans de la vie réelle, souvent écrits en langage naturel, ne peuvent pas être testés de la même manière pour leur précision et leur fiabilité. Notre travail vise à évaluer à quel point les modèles peuvent comprendre ces connexions dans des plans complexes.

#Présentation du Benchmark

On a développé un benchmark pour évaluer comment les modèles comprennent les relations causales et temporelles dans les plans. En utilisant un jeu de données de recettes de cuisine, on a créé des questions qui nécessitent de raisonner sur différents types de relations entre les étapes, comme ce qui doit se passer avant ou après d'autres actions.

Par exemple, dans le processus de fabrication d'un gâteau, il est important de reconnaître quand certains ingrédients doivent être mélangés. Si les amandes doivent être ajoutées avant de mélanger, c'est pour s'assurer que tout se mélange bien. Si la farine peut être ajoutée à tout moment sans affecter les autres étapes, cela montre des dépendances différentes.

Pour créer notre benchmark, on a utilisé un jeu de données de recettes existantes et on l'a transformé en un ensemble de questions sur la façon dont les étapes se rapportent les unes aux autres. Ce jeu de données contient des milliers de questions sur les dépendances à travers plusieurs recettes.

#Évaluation des Modèles

Dans notre étude, on évalue divers modèles pour voir comment ils répondent à notre benchmark. On a trouvé que même si les modèles peuvent produire de bonnes sorties, leur capacité à vraiment comprendre les relations dans les plans est insuffisante.

Lorsqu'on évalue leur performance, on regarde à quelle fréquence leurs prédictions correspondent à l'ordre nécessaire des étapes. Comme beaucoup de modèles ont tendance à prédire que les étapes dépendent les unes des autres, on doit analyser leur raisonnement plus en profondeur.

Utiliser des explications aide à améliorer la performance, mais même avec cette amélioration, certaines choses doivent encore être travaillées. Les évaluateurs humains peuvent aider à déterminer à quel point les modèles expliquent leur raisonnement. On a découvert que les modèles ne sont souvent pas d'accord avec les jugements humains sur leurs réponses.

#Aperçus sur la Performance

De nos Évaluations, on voit que les modèles ont du mal à identifier les dépendances des étapes avec précision. La plupart des prédictions tournent autour de devinettes aléatoires, indiquant qu'ils n'ont pas saisi les subtilités des textes d'instructions.

Bien que certains modèles réussissent un peu mieux quand on leur demande des explications, la performance globale reste insuffisante. Les évaluations humaines révèlent aussi que les explications fournies par les modèles manquent souvent de profondeur, menant à des scores moyens qui suggèrent qu'elles ne sont pas très convaincantes.

Fait intéressant, quand on a demandé aux modèles d'expliquer leurs réponses après avoir répondu au lieu d'utiliser un raisonnement en chaîne (où ils raisonnent avant de répondre), ils ont mieux performé. Cela indique des défauts dans leur approche de raisonnement.

#Le Cadre d'Analyse

Pour analyser en profondeur la performance des modèles, on se penche sur des métriques spécifiques. On définit la cohérence dans les prédictions lorsqu'on pose des questions similaires sur les mêmes étapes. Nos résultats montrent même que les modèles les plus performants changent souvent leurs réponses lorsqu'on demande de différentes manières, montrant une instabilité.

Pour les paires d'étapes qui peuvent se produire dans n'importe quel ordre, on crée un test spécial. Si un modèle traite deux étapes indépendantes comme dépendantes, cela suggère qu'il utilise l'ordre des étapes comme une heuristique au lieu de vraiment comprendre leurs relations.

Quand on compare différentes méthodes de prompting, on voit que l'utilisation d'explications améliore les prédictions. Cela nous pousse à enquêter davantage sur la façon dont les modèles gèrent les questions de dépendance et si les stratégies de prompting pourraient améliorer la compréhension.

#Exploration des Types d'Erreurs

Tout au long de notre analyse, on a identifié diverses erreurs commises par les modèles. Celles-ci tombent dans quatre grandes catégories :

1. Dépendance Multi-hop : Ici, les modèles échouent à voir comment deux étapes peuvent dépendre l'une de l'autre à travers une étape intermédiaire. Par exemple, si la cuisson dépend du mélange des ingrédients en premier, manquer cette connexion conduit à des erreurs.

2. Effets : Parfois, les modèles ne reconnaissent pas que le résultat d'une étape peut permettre la suivante. Par exemple, refroidir un gâteau ne peut se faire qu'après qu'il a été cuit.

3. Préconditions : Cela implique de ne pas réaliser ce qui doit être vrai pour qu'une étape se produise. Ajouter de la sauce aux boulettes de viande ne peut pas se faire si les boulettes n'ont pas été cuites d'abord.

4. Réponses Irrelevantes : Parfois, les modèles fournissent des réponses qui n'ont rien à voir avec la question posée. Cette perte de focus montre un manque de compréhension des étapes et de leur contexte.

Ces erreurs illustrent que les modèles ne saisissent pas encore la complexité de la planification et du raisonnement, et on souligne le besoin de développement supplémentaire.

#Conclusion

La capacité de comprendre les plans et leurs dépendances est cruciale pour les systèmes intelligents. Notre recherche révèle que les modèles actuels ont beaucoup de mal à saisir ces relations dans les recettes de cuisine. On a créé un benchmark qui aide à évaluer cette performance, montrant les domaines nécessitant des améliorations.

Bien que des étapes d'explication puissent améliorer la précision, les modèles montrent encore des biais et des incohérences qui entravent leur compréhension. Les évaluations humaines montrent que les explications fournies sont souvent insuffisantes, soulignant le besoin continu de meilleures capacités de raisonnement.

À l'avenir, on prévoit d'explorer divers domaines au-delà des recettes de cuisine, comme les directives médicales, les manuels de réparation et les tutoriels logiciels. Cette approche plus large pourrait mener à de nouvelles perspectives sur le raisonnement et la compréhension dans des environnements complexes.

Dans l'ensemble, les progrès dans les capacités des modèles montrent du potentiel, mais les résultats soulignent le besoin de continuer à travailler sur le développement de systèmes fiables capables de comprendre les subtilités de la planification.