研究揭示 LLM 推理失败分类法测量不可靠
原文标题：Agreeing on the Answer but Not the Reason: Measurement Limits of LLM Reasoning Failure Taxonomies
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论文定义「组合崩塌」失败类别，在 12 个模型、11 种语言、2316 条数学基准记录上测量，发现 50.1% 的失败同时符合多个类别，分类顺序可使占比在 26.4% 至 76.4% 间浮动。母语者与自动检查器在答案正确性上 kappa 达 0.932，但在失败类别上仅 0.093，作者建议跨模型比较前先做四项廉价校验。
- 问题
- LLM 推理失败分类法被当作测量指标跨模型比较，但其占比可能由测量流程决定。
- 方法
- 定义「组合崩塌」类别，在 12 个模型、11 种语言、2316 条记录上测试分类顺序与人工一致性。
- 结果
- 50.1% 的失败同时符合多个类别，分类顺序可使占比在 26.4%-76.4% 间浮动；失败类别上人机 kappa 仅 0.093。
- 影响
- 提醒做模型评测的团队，失败分类占比不可直接跨模型比较，需先做校验。
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