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推理 综合推理 接近饱和 模态 · 文本 任务 · 混合题型

StrategyQA

2,780 道需要多步策略分解才能回答的 Yes/No 问题

Tel Aviv University ·

考察能力

多步推理 知识组合 策略分解

构建信息

数据规模
2,780 questions
评测方式
标准评测
核心指标
Accuracy (%)

资源链接

模型效果排行

🥇 GPT-5
92.4%
🥈 Claude 4 Opus
91.1%
🥉 o3
93.7%

为什么重要

StrategyQA 的问题表面简单,但需要将问题分解为多个子步骤并组合不同领域的知识才能回答。它是评估”隐式推理链”能力的经典基准,推动了 Chain-of-Thought prompting 的研究。

构建方式

  1. 众包设计需要多步推理的 Yes/No 问题
  2. 同时标注推理策略(分解步骤)和每步所需的证据段落
  3. 问题设计原则:答案不能从单一事实直接得出

任务示例

问题:“Did Aristotle use a laptop?” 推理链:Aristotle lived 384-322 BC → Laptops were invented in 1980s → No

关键发现

  • CoT prompting 大幅提升表现
  • 推理步骤越多,模型准确率越低
  • 前沿模型已接近人类水平

关联基准

  • BBH:挑战性推理任务集
  • MuSR:多步软推理
  • DROP:离散推理

不足与展望

  • Yes/No 二分类限制了评估粒度
  • 部分问题可通过捷径回答
  • 前沿模型接近饱和
多步推理 策略分解 Yes/No 经典基准