新智元報道
編輯：編輯部
【新智元導讀】谷歌放出的Gemini，在對標GPT的道路上似乎一直處于劣勢，Gemini真的比GPT-4弱嗎？最近，斯坦福和Meta的學者發文為Gemini正名。
Gemini的推理能力，真的比GPT-4弱嗎？
此前，谷歌憋出的重磅復仇神器Gemini Pro，被發現在常識推理任務中落后于AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI的GPT模型。
之后又有CMU發布的論文和實驗，證明Gemini Pro的很多能力都略微落后于GPT-3.5 Turbo。
不過最近，斯坦福和Meta的學者為Gemini洗清了這一「冤屈」。
他們發現，這種基于有限數據集（HellaSWAG）的評估，并不能完全捕捉到Gemini真正的常識推理潛力。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2312.17661
而在新測試集中，Gemini的推理能力比之前強很多！
Gemini的真正潛力
斯坦福和Meta的研究人員表示，以前的基于有限數據集的評估，對于Gemini不夠公平。
這次，研究人員設計了需要跨模態整合常識知識的任務，以對Gemini在復雜推理任務中的表現進行徹底的評估。
研究人員對12個常識推理數據集進行了全面分析，從一般任務到特定領域的任務。
在其中的4個LLM實驗和2個MLLM實驗中，研究者證明了Gemini具有目前相當強的常識推理能力。
研究者對于當前流行的四大模型——Llama 2-70b、Gemini Pro、GPT-3.5 Turbo和GPT-4 Turbo進行了評估，
他們發現，總體而言，Gemini Pro的性能和GPT-3.5 Pro相當，準確性上落后于GPT-4 Turbo。
實驗數據集
實驗中采用了12個與不同類型的常識推理相關的數據集，包括11個基于語言的數據集和一個多模態數據集。
基于語言的數據集包括三大類常識推理問題：
1.一般推理和情境推理：CommonsenseQA，側重于一般常識知識；Cosmos QA，強調語境理解敘事；αNLI，引入演繹推理，包括推斷最合理的解釋；HellaSWAG，以上下文事件序列的推理為中心。
2.專業推理和知識推理：TRAM，測試關于時間的推理；NumerSense，側重于數值理解；PIQA，評估物理相互作用知識；QASC，處理與科學相關的推理；RiddleSense，通過謎語挑戰創造性思維。
3.社會和道德推理：Social IQa，測試對社會互動的理解；ETHICS，評估道德和倫理推理。
對于多模態數據集（視覺和語言），這里選擇VCR，一個用于認知水平視覺理解的大規模數據集。
對于包含多個任務的TRAM和ETHICS等數據集，研究人員提取了實驗的常識推理部分。
實驗中采用準確性作為所有數據集的性能指標。下表給出了數據集的概述以及示例問題。
模型
采用最流行的四個大模型：開源的Llama-2-70b-chat和閉源的Gemini Pro、GPT-3.5 Turbo、GPT-4 Turbo。
每個模型都使用相應的API密鑰進行訪問：通過google Vertex AI訪問Gemini，通過OpenAI API訪問GPT，通過DeepInfra訪問Llama2。
對于多模態數據集，實驗中考慮了GPT-4V（API中的gpt-4-vision-preview）和 Gemini Pro Vision（API中的gemini-pro-vision）。
考慮到API成本和速率的限制，研究人員從每個基于語言的數據集的驗證集中隨機選擇了200個示例，從VCR數據集的驗證集中隨機選擇了50個示例。
對于所有評估，在模型響應生成期間采用貪婪解碼（即溫度=0）。
提示
在評估基于語言的數據集時，研究人員采用了兩種提示設置：零樣本標準提示（SP），旨在衡量模型在語言環境中的固有常識能力，以及少樣本思維鏈（CoT）提示，用于觀察模型性能的潛在增強。
對于多模態數據集，利用零樣本標準提示，來評估MLLM的端到端視覺常識推理能力。
結果
整體的性能比較結果如下表所示：
從模型的角度來看，GPT-4 Turbo的平均表現最好。在零樣本學習中，它比第二名的Gemini Pro高出7.3%，在少樣本學習中優勢更大（9.0%）。
而Gemini Pro的平均準確率略高于 GPT-3.5 Turbo（0-shot，SP下高1.3%，k-shot，CoT下高1.5%）。
關于提示方法，CoT提高了所有數據集的性能，在 CommonsenseQA、TRAM和Social IQa等數據集中有明顯的收益。
下表是在多模態VCR數據集上的性能比較：
VCR的三個子任務分別為：Q → A，根據視覺上下文生成問題的答案；QA→R，要求模型為給定的答案提供基本原理；Q → AR，既要回答問題，又要用適當的理由來證明回答的合理性。
將11個基于語言的數據集分為三組，在圖1中展示了每組中每種設置的性能。
研究結果表明，GPT-4 Turbo在所有類別的性能方面始終領先。
Gemini Pro和GPT-3.5 Turbo的性能相當；不過，Gemini Pro在三個類別中的兩個類別中，略勝于GPT-3.5 Turbo。
總體而言，所有模型在處理社會和道德推理數據集方面，都表現出強大的能力。
然而，它們在一般推理和語境推理任務上的表現，存在顯著差異。
這也表明，它們對更廣泛的常識原則，及其在不同背景下的應用理解，存在潛在差距。
而在專業和知識推理類別，特別是在時間和基于謎語的挑戰領域，模型在處理復雜時間序列、破譯謎語所需的抽象和創造性思維能力上，都表現出了缺陷。
關于多模態數據集，圖2詳細介紹了GPT-4V和GeminiPro Vision在不同問題類型上的性能比較。
我們可以看到，在最后一個關于時間類別的問題上，GeminiPro Vision實現了反超。
MLLM的推理正當性
為了評估MLLM的推理能力，尤其是不僅提供正確答案，還能就常識問題提供合理且基于上下文推理的能力，研究者采用了系統抽樣方法。
對于評估四個LLM的11個基于語言的數據集，研究者隨機選擇了30個回答正確的問題，和30個回答錯誤的問題。
如果數據集提供的錯誤答案少于30 個，研究者就會包含進所有可用的錯誤答案，以確保分析的全面性。
選擇這些問題后，他們會讓每個模型解釋：「問題答案背后的基本原理是什么?」 然后手動檢查模型提供的推理過程，并根據其邏輯合理性和與問題的相關性被判為True或False。
圖3顯示，GPT-4 Turbo在正確和錯誤的答案上，都顯示出先進的推理機制，即使最終答案不準確，它也有保持邏輯連貫的能力。
另外，Gemini Pro也表現出了值得稱贊的推理能力，提供了全面的常識推理方法。
下圖展示了Gemini Pro和GPT-3.5的兩個真實示例，展現了正確答案和正確理由，以及錯誤答案和錯誤理由的情況。
示例問題來自QASC數據集，紅色粗體為正確答案。在上圖中，Gemini Pro表現出有條不紊的推理，仔細考慮所有選項以得出最合乎邏輯的結論。
相反，由于GPT-3.5 Turbo對非常規邏輯的傾向，導致了富有想象力但不正確的答案。
這表明不同模型應對常識推理任務的不同策略，有自己的獨特能力和局限性。
Gemini Pro的常識推理能力
一般常識（CommonsenseQA)
在使用CommonsenseQA數據集的一般常識評估中，有這樣一道示例問題：「當你是陌生人時，人們會怎樣?」
A.火車 B.奇怪 C.人類 D.愚蠢 E.危險
Gemini Pro選擇了B。
它的推理過程也值得注意：它認識到，雖然所有選項都和「陌生人」的概念相關，但只有「奇怪」準確概括了問題的中立和開放性本質。
這個選擇，凸顯出了Gemini Pro解釋和應用一般常識知識的能力。
時間（TRAM）
TRAM數據集的時間常識評估中的示例問題：「他還承諾會來找他。」
他需要多長時間才能「來到他身邊」？
A.100年 B.一分鐘內 C.幾個小時
由于缺乏足夠的背景信息，特別是關于所涉及的身份和「來到」的含義，Gemini Pro無法提供明確的答案。
這說明了，模型需要依賴特定的上下文信息，來做出準確的時間判斷。
在現實世界的信息傳播中，模糊或不完整的信息，也會造成這種局限性。
社交(Social IQa)
在使用Social IQa數據集評估GeminiPro在社會常識推理方面的表現時，出現了一個有趣的場景: 人們一直欺負在Sasha，Sasha報復了回去，接下來人們會做什么？
A.按Sasha說的去做 B.報仇 C.逃離Sasha
正確答案是C，但Gemini Pro的選擇卻顯得很有洞察力。
它選擇了B，理由是Sasha的行動很可能點燃了人們復仇的欲望。
這一回應表明，Gemini Pro對于社會動態和情感動機有了細致入微的理解。
Visual（VCR）
在VCR數據集中，研究者分析了Gemini Pro Vision對涉及人身安全和潛在危險場景的響應。
如果此時4號推了3號，會發生什么？
Gemini Pro Vision回答：3號會掉下懸崖，危及生命。
這個結果表明，Gemini Pro Vision已經能夠做出視覺常識推理，分析視覺場景并預測這些場景中動作的潛在后果。
這表明模型已經掌握了空間關系和物理后果，具備了類似人類認知的復雜視覺信息能力。
作者介紹
Yuqing Wang目前是斯坦福大學的博士后研究員。
此前，她在明尼蘇達大學獲得學士學位，在在加利福尼亞大學圣芭芭拉分校獲得博士學位。
Yun Zhao目前是Meta的研究員，研究方向是機器學習（包括深度學習與強化學習）的應用、人工智能與數據挖掘。
此前，他在清華大學獲得碩士學位，并且同樣在加利福尼亞大學圣芭芭拉分校獲得博士學位。
參考資料：
https://arxiv.org/abs/2312.17661
