大型語言模型作為神經語言學研究對象：識別形式和意義的內部表徵

Kernekoncepter

大型語言模型 (LLM) 擅長編碼語言形式，但在理解意義方面表現出局限性，它們對意義的掌握在很大程度上取決於與形式的統計關聯。

Resumé

這篇研究論文探討了大型語言模型 (LLM) 如何理解語言的能指（形式）和所指（意義）。
研究目標

本研究旨在探討 LLM 對語言形式和意義的理解程度，以及這兩種理解之間的關係。
研究人員試圖確定 LLM 是否真正理解語言意義，或者它們的表現僅僅是基於對語言形式的掌握而產生的複雜統計關係的結果。
方法

研究人員採用了兩種 LLM 評估範式：心理語言學和神經語言學。
心理語言學評估側重於模型的輸出概率，例如直接概率測量和元語言提示。
神經語言學評估則深入研究 LLM 的內部表徵，採用結合了最小對比和診斷探測的新方法，逐層分析模型的激活模式。
研究人員創建了多語言最小對比數據集（中文的 COMPS-ZH 和德語的 COMPS-DE），以評估 LLM 在不同語言中對相同概念的理解是否一致。
主要發現

心理語言學和神經語言學評估結果顯示出截然不同的模式，表明需要結合使用這兩種範式才能全面理解 LLM。
LLM 在語言形式方面的能力優於意義，後者在很大程度上與前者相關。
當語言形式在不同語言之間變化時，LLM 對意義的理解似乎也隨之變化，這表明 LLM 對概念的表徵依賴於形式結構，而不是對意義的獨立理解。
主要結論

LLM 擅長編碼語言形式，但在理解意義方面表現出局限性。
LLM 對意義的掌握在很大程度上取決於與形式的統計關聯，而不是對自然語言語義的直接、內在理解。
這些發現表明，為了讓 LLM 發展出類似人類的智能，它們必須超越單純的統計模式識別，這可能需要整合世界知識和超越語言輸入的基礎經驗。
研究意義

本研究為理解 LLM 的語言能力提供了新的視角，強調了神經語言學方法在評估 LLM 方面的價值。
研究結果有助於解釋 LLM 生成“自信的錯誤”回應（通常稱為幻覺）的現象。
局限性和未來研究方向

本研究未涵蓋更多語言的實驗，這可能會限制研究結果的普遍性。
由於計算資源的限制，研究人員沒有在更大規模的 LLM 上進行實驗，這可能導致結果偏向於小規模模型。
未來研究應包括更大規模的模型，以驗證和推廣研究結果。

Statistik

LLM 對概念的理解能力的表現得分明顯低於對語法理解的表現得分。
意義的飽和層和最大層通常高於形式的飽和層和最大層。
形式和意義能力之間存在正相關關係 (R² = 0.48)。

Vigtigste indsigter udtrukket fra

Large Language Models as Neurolinguistic Subjects: Identifying Internal Representations for Form and Meaning

by Liny... kl. arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07533.pdf

Dybere Forespørgsler

如何將世界知識和基礎經驗整合到 LLM 的訓練過程中，以提高它們對意義的理解能力？

將世界知識和基礎經驗整合到 LLM 的訓練過程中，是提升其對意義理解能力的關鍵，以下列舉幾種可行方法：

擴展訓練數據的多樣性和結構化程度：

現有的 LLM 訓練數據主要以文本為主，缺乏對真實世界的感知和互動。
未來可以加入更多多模態數據，例如圖像、影片、音頻等，幫助 LLM 建立更全面的世界模型。
此外，可以利用知識圖譜、事件圖譜等結構化知識表示形式，將顯性知識注入 LLM，使其更好地理解概念之間的關係。

設計更豐富的訓練目標和任務：

目前的 LLM 訓練目標主要集中在語言建模，例如預測下一個詞、句子生成等。
可以引入更多需要推理、常識和世界知識的任務，例如視覺問答、常識推理、故事理解等，迫使 LLM 學會更深入地理解語言的意義。

借鑒人類認知發展的過程：

人類的語言理解能力是在與環境互動、積累經驗的過程中逐步發展起來的。
可以嘗試模擬人類的學習過程，例如設計具身智能體，讓 LLM 在虛擬或真實環境中進行互動，從而學習語言與世界之間的聯繫。

探索新的模型架構和學習算法：

Transformer 架構在 LLM 中取得了巨大成功，但也存在一些局限性，例如難以處理長文本、缺乏可解釋性等。
未來可以探索更強大的模型架構，例如圖神經網絡、神經符號系統等，以及更有效的學習算法，例如元學習、持續學習等，以更好地整合世界知識和基礎經驗。

總之，將世界知識和基礎經驗整合到 LLM 的訓練過程中是一個極具挑戰性的課題，需要跨學科的合作和持續的努力。

是否可以設計出不依賴於統計關聯，而是基於因果推理來理解語言意義的 LLM？

設計出不依賴於統計關聯，而是基於因果推理來理解語言意義的 LLM，是目前人工智能領域的一個重要研究方向，也充滿了挑戰。
目前 LLM 的成功主要建立在統計學習的基礎上，通過分析海量數據中的模式來學習語言的規律。然而，統計關聯並不等同於因果關係，僅僅依靠統計關聯，LLM 很難真正理解語言的深層含義，也容易出現「一本正經地胡說八道」的情況。
以下是一些可能的研究方向：

結合因果推理和統計學習：

可以嘗試將因果推理的機制融入到 LLM 的架構和訓練過程中。
例如，可以利用因果圖來表示概念之間的因果關係，並將其作為 LLM 訓練的約束條件，使其在學習語言的過程中，不僅關注統計關聯，更要考慮因果關係。

引入常識知識和推理能力：

常識知識是人類理解語言和進行推理的基礎。
可以嘗試將大規模的常識知識庫整合到 LLM 中，並開發相應的推理機制，使其能夠利用常識知識來理解語言的深層含義。

發展新的評估方法：

目前評估 LLM 理解能力的方法主要集中在語言生成和問答等方面，這些方法很難真正測試 LLM 的因果推理能力。
需要發展新的評估方法，例如設計需要進行反事實推理、因果判斷的任務，來更準確地評估 LLM 的因果推理能力。

總之，設計出基於因果推理的 LLM 是一個充滿挑戰但極具前景的研究方向，需要人工智能領域的學者們不斷探索和創新。

如果 LLM 最終能夠像人類一樣理解語言，這將對人類社會產生什麼樣的影響？

如果 LLM 最終能夠像人類一樣理解語言，將對人類社會產生革命性的影響，帶來巨大的機遇和挑戰：
積極影響：

提升生產力和效率：

LLM 可以自動化許多需要語言理解能力的工作，例如翻譯、寫作、客服等，大幅提升生產力和效率，解放人類的勞動力。

促進知識傳播和教育普及：

LLM 可以打破語言的 barriers，讓不同文化背景的人們更容易地交流和學習，促進知識的傳播和教育的普及。

加速科學研究和技術創新：

LLM 可以幫助科學家處理海量數據、發現新的知識，加速科學研究和技術創新，推動人類社會的進步。

創造新的娛樂和藝術形式：

LLM 可以與人類合作，創造新的娛樂和藝術形式，例如互動式故事、個性化音樂等，豐富人類的精神生活。

挑戰和風險：

勞動力市場的衝擊：

LLM 的普及可能會導致某些職業的消失，造成結構性失業，需要提前做好應對準備，例如提供職業培訓、發展新的就業崗位等。

倫理和社會問題：

LLM 的發展和應用可能會引發一系列倫理和社會問題，例如算法歧視、隱私洩露、信息安全等，需要建立相應的法律法規和倫理規範。

人類與機器的關係：

LLM 的智能水平不斷提高，可能會挑戰人類的獨特性，引發人們對人類與機器關係的思考，需要引導人們理性看待人工智能的發展。

總之，LLM 若能像人類一樣理解語言，將為人類社會帶來巨大的變革。我們需要積極應對挑戰，抓住機遇，讓人工智能更好地服務於人類社會。