長(zhǎng)上下文能力只是吹牛？最強(qiáng)GPT-4o正確率僅55.8%，開源模型不如瞎蒙
大數(shù)字一向吸引眼球。
千億參數(shù)、萬(wàn)卡集群，——還有各大廠商一直在卷的超長(zhǎng)上下文。
從一開始的幾K幾十K，發(fā)展到了如今的百萬(wàn)token級(jí)別。
Gemini的最新版本可以接收200萬(wàn)個(gè)token作為上下文。
這大概相當(dāng)于140萬(wàn)個(gè)單詞、2小時(shí)視頻或者22小時(shí)的音頻。
但不知諸位平時(shí)用得著這么長(zhǎng)的上下文嗎？畢竟100K已經(jīng)相當(dāng)于一部比較長(zhǎng)的小說了。
更重要的是，LLM真的能在這個(gè)長(zhǎng)度上進(jìn)行推理嗎？
近日，有兩篇獨(dú)立研究分別表明：長(zhǎng)上下文水分很大！LLM實(shí)際上并不能「理解」內(nèi)容。
讀小說挑戰(zhàn)
首先是來(lái)自UMass、AI2和普林斯頓的研究人員，推出了一項(xiàng)針對(duì)性的測(cè)試。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.16264
代碼和示例數(shù)據(jù)：https://github.com/marzenakrp/nocha
當(dāng)前傳統(tǒng)的長(zhǎng)上下文測(cè)試手段一般被稱為「大海撈針」（needle-in-a-haystack）：
將一個(gè)事實(shí)（針）嵌入到大量的上下文信息（干草堆）中，然后測(cè)試模型能否找到這根「針」，并回答與之相關(guān)的問題。
這種方式基本上衡量的是LLM的檢索能力，有些流于表面。
于是研究人員構(gòu)建了NoCha（小說挑戰(zhàn)）數(shù)據(jù)集，讓模型根據(jù)所提供的上下文（書籍）驗(yàn)證聲明的真假。
如下圖所示，由小說的粉絲根據(jù)書籍內(nèi)容，提出關(guān)于同一事件或角色敘述的一對(duì)相反的聲明。
LLM看完小說后需要分別判斷兩個(gè)問題的真假（確保是根據(jù)理解做題，打擊在考場(chǎng)上瞎蒙的）。
對(duì)于一對(duì)問題的回答有四種情況，只有兩個(gè)問題全對(duì)時(shí)才能得一分。
研究人員測(cè)試了目前最強(qiáng)的一些長(zhǎng)上下文模型（包括閉源和開源），并將成績(jī)單貼在墻上，公開處刑：
首當(dāng)其沖的是GPT-4o，雖然全班第一，但是55.75分。
而開源陣營(yíng)的成績(jī)直接慘不忍睹，表現(xiàn)最好的Command R（simple）只有22.47%的準(zhǔn)確率。
——要知道，這考試瞎蒙也能得25分（四選一）。
當(dāng)然，這也說明人家不是瞎蒙的，確實(shí)動(dòng)腦子了。
視覺上的長(zhǎng)上下文
另一篇研究來(lái)自UCSB，考察的是視覺大模型（VLM）的長(zhǎng)上下文能力。
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.16851
主要的實(shí)驗(yàn)思路如下圖所示，研究人員通過不斷增加上下文長(zhǎng)度（干擾圖片的數(shù)量），將現(xiàn)有的VQA基準(zhǔn)和簡(jiǎn)單圖像識(shí)別集 (MNIST) 擴(kuò)展為測(cè)試長(zhǎng)上下文「提取推理」的示例。
結(jié)果在簡(jiǎn)單VQA任務(wù)上，VLM的性能呈現(xiàn)出驚人的指數(shù)衰減。
——LLM：原形畢露了家人們。
而與實(shí)際研究相對(duì)的，在今年早些時(shí)候，谷歌展示了幾個(gè)預(yù)先錄制的演示。
讓Gemini 1.5 Pro搜索阿波羅11號(hào)登月的電視直播記錄（約402頁(yè)），查找包含笑話的引語(yǔ)，以及在電視直播中找到與鉛筆素描相似的場(chǎng)景。
主持這次簡(jiǎn)報(bào)會(huì)的谷歌DeepMind研究副總裁Oriol Vinyals表示，「Gemini 1.5 Pro可以在每一頁(yè)、每一個(gè)單詞上執(zhí)行此類推理任務(wù)?！?/p>
一千零一夜
第一篇工作被作者命名為「One Thousand and One Pairs」（下面這盞燈應(yīng)該也是這么來(lái)的）。
一千零一在這里有兩個(gè)含義，首先用于測(cè)試的材料基本都是小說，對(duì)于大模型來(lái)說，算是故事會(huì)了；
其次，作者真的花錢請(qǐng)人注釋了剛剛好1001個(gè)問題對(duì)。
為了保證模型無(wú)法依靠自己的知識(shí)來(lái)作弊，這1001個(gè)問題大部分來(lái)自于最近出版的虛構(gòu)敘事類讀物。
數(shù)據(jù)收集
NoCha數(shù)據(jù)集包括63本新書（33本于2023年出版，30本于2024年出版）和四本經(jīng)典小說，書籍的平均長(zhǎng)度為127k個(gè)token（約98.5k個(gè)單詞）。
注釋者首先寫出關(guān)于書中事件或人物的真實(shí)陳述，然后針對(duì)同一對(duì)象創(chuàng)建相應(yīng)的虛假陳述，同時(shí)還需要給出一個(gè)簡(jiǎn)短的解釋，說明為什么這些說法是正確或錯(cuò)誤的。
為了確保聲明的質(zhì)量，作者聘請(qǐng)了讀過相同書籍的注釋者，來(lái)驗(yàn)證五本書中的128個(gè)聲明，并最終對(duì)其中的124個(gè)達(dá)成了一致。
下面給出參加本次考試的考生信息（開源和閉源兩大陣營(yíng)）：
以及考試成績(jī)：
結(jié)果分析
如果按照小說類型劃分，所有六個(gè)閉源模型在歷史小說上的準(zhǔn)確率為56.4%，當(dāng)代小說為46.8%，推理小說為38.8%。
對(duì)于每個(gè)模型來(lái)說，都是歷史小說的準(zhǔn)確度最高，當(dāng)代小說次之，推理小說的準(zhǔn)確度最低。
從這個(gè)結(jié)果來(lái)看，貌似LLM的推理更多依賴于自身參數(shù)中的知識(shí)。
接下來(lái)做個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)：如果某個(gè)主張可以通過書中的一小部分內(nèi)容來(lái)單獨(dú)驗(yàn)證，那么提供本書的其余部分是否會(huì)影響其準(zhǔn)確性？
上圖顯示了在四個(gè)短篇故事集上的模型性能，每?jī)尚袨橐唤M，上面一行表示給出整本書（約129k token）時(shí)的準(zhǔn)確率，下面表示只給出與聲明相關(guān)的部分（約21k token）。
Gemini對(duì)于添加上下文的表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)健，而Claude-3-Opus的準(zhǔn)確度直接下降了44.5%，Claude-3.5-Sonnet、GPT-4-Turbo和GPT-4o的表現(xiàn)也大幅下降。
作者表示，與句子層面的檢索任務(wù)相比，模型在驗(yàn)證需要考慮整本書（或大部分）內(nèi)容的問題時(shí)，顯得力不從心。
另外，書中的一些隱含信息對(duì)于人類讀者來(lái)說是明確的，但LLM卻無(wú)法理解。
大海撈針
另一項(xiàng)研究來(lái)自加州大學(xué)圣巴巴拉分校（UCSB），作者引入了 LoCoVQA，一種帶有干擾項(xiàng)的長(zhǎng)上下文視覺問答 (VQA) 基準(zhǔn)生成器。
LoCoVQA可以提供與問題相關(guān)的圖像序列，以及一組可配置的視覺干擾項(xiàng)，從而準(zhǔn)確評(píng)估VLM如何在雜亂的上下文中僅提取與查詢相關(guān)的信息。
從原理上講，這也是一項(xiàng)「大海撈針」的任務(wù)。
另外，LoCoVQA的方法能夠以任意圖像理解數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ)，創(chuàng)建長(zhǎng)上下文圖像理解測(cè)試。
生成方法
通過LoCoVQA合成的樣本包含一個(gè)或多個(gè)與問答對(duì)（??、??）相對(duì)應(yīng)的內(nèi)容圖像??。
內(nèi)容圖像可以從各種圖像理解基準(zhǔn)中采樣，例如OK-VQA、MMStar 、MNIST等。
除了內(nèi)容圖像之外，每個(gè)樣本還包括最多35個(gè)干擾圖像（來(lái)自相同或者不同的數(shù)據(jù)集）。
VLM的輸入樣本可以是多個(gè)交錯(cuò)的圖像，也可以是上面這種排列為網(wǎng)格的合成圖像。
單圖像推理任務(wù)
OK-VQA（Outside Knowledge Visual Question Answering）是一個(gè)單圖像視覺問答數(shù)據(jù)集，包含5072個(gè)問題-答案-圖像三元組。它需要外部知識(shí)來(lái)超越圖像進(jìn)行推理。
LoCoVQA生成分布內(nèi)的長(zhǎng)上下文OK-VQA樣本，確保內(nèi)容圖像不會(huì)出現(xiàn)可能使評(píng)估復(fù)雜化的概念沖突。
實(shí)驗(yàn)使用三個(gè)指標(biāo)對(duì)樣本進(jìn)行評(píng)分：精確匹配（如果模型的響應(yīng)包含任何真實(shí)答案作為子字符串，則為滿分）、連續(xù)文本生成、和 ROUGE（候選人和推薦人之間）。
為了解決內(nèi)容干擾沖突問題（視覺上下文中多個(gè)相似分布的圖像使QA對(duì)模糊），作者實(shí)現(xiàn)了一種基于LM的魯棒過濾方法。
對(duì)于每個(gè)視覺上下文圖像，提示GPT-4列出前五個(gè)實(shí)體，如果存在重疊，則認(rèn)為該問題可能含糊不清。
多圖像推理任務(wù)
這里使用合成任務(wù)構(gòu)建「序列VQA」數(shù)據(jù)集，將多個(gè)OCR示例作為交錯(cuò)圖像輸入，要求VLM列出所有文本（OCR規(guī)范數(shù)據(jù)集采用MNIST）。
為了獲得所需的視覺上下文長(zhǎng)度，研究人員從大約60K圖像的MNIST訓(xùn)練集中采樣1到8個(gè)隨機(jī)顏色的數(shù)字，將它們的大小調(diào)整到其他上下文圖像最大高度的1/6到1/2之間。
剩余的干擾圖像是從5K個(gè)MS COCO的子集中隨機(jī)采樣的。VLM的任務(wù)是列出序列中存在的所有手寫數(shù)字。
通過改變序列中的位數(shù)，可以動(dòng)態(tài)調(diào)整多圖像干擾OCR任務(wù)的難度級(jí)別。
上圖展示了9個(gè)圖像上下文中包含1、4 和8個(gè)數(shù)字的示例。僅當(dāng)存儲(chǔ)的生成數(shù)字字符串與基本事實(shí)完全匹配時(shí)，輸出才被認(rèn)為是正確的。
實(shí)驗(yàn)
參賽的VLM如下圖所示：
研究人員在LoCoVQA生成的基準(zhǔn)上，評(píng)估了以上九種視覺語(yǔ)言模型的性能。
上圖結(jié)果展示了單圖像LoCoVQA任務(wù)中，模型性能如何隨著視覺上下文長(zhǎng)度的增加而變化。
上圖為每個(gè)任務(wù)的模型在上下文長(zhǎng)度為1、9和25時(shí)的性能，比較了不同模型在各種任務(wù)上的相對(duì)優(yōu)勢(shì)。
與其他模型相比，PaliGemma在OK-VQA上表現(xiàn)出色，而Mantis在AI2D上表現(xiàn)也很好。這些差異可能是由于訓(xùn)練任務(wù)的變化造成的。
本文轉(zhuǎn)自 新智元 ，作者：新智元
