Khái niệm cốt lõi
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。
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。
Thống kê
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)。