洞察 - Natural Language Processing - # 大型語言模型評估

超越類人處理：大型語言模型在處理正序和反序科學文本時表現相當

Q: 如果使用其他領域的專業文本（例如法律、醫學）進行訓練，LLMs 是否也能夠在反序文本上取得良好的表現？

根據這篇研究的結果，LLMs很有可能在其他領域的專業文本（例如法律、醫學）的反序文本上也能取得良好的表現。 研究指出，LLMs 的成功並非來自於對人類語言結構的理解，而是源於 Transformer 學習架構 的靈活性，使其能夠從任何結構化的輸入中提取預測模式。換句話說，只要輸入的數據具有足夠的結構和規律性，無論是正序還是反序，LLMs 都能學習並利用這些模式進行預測。 當然，這並不代表其他領域的專業文本與神經科學文本完全相同。法律和醫學文本有其自身的專業術語、語法結構和邏輯關係。然而，考慮到 LLMs 在處理複雜數據方面的強大能力，我們有理由相信，只要提供足夠的訓練數據，LLMs 在這些領域的反序文本上也能夠達到令人滿意的表現。 為了驗證這一假設，可以進行進一步的研究，使用法律或醫學文本訓練 LLMs，並在反序文本上評估其表現。

Q: LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，這是否意味著它們在理解文本語義方面存在缺陷？

LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，並不一定意味著它們在理解文本語義方面存在缺陷。困惑度 (Perplexity) 是衡量語言模型對文本序列預測能力的指標，困惑度越高，代表模型對文本的不確定性越高。 研究中觀察到的困惑度差異，更可能是由於人類語言本身的特性所導致的。人類語言經過長時間的演化，已經被優化成適合正序處理的形式。我們的大腦習慣於按照特定的語序接收和理解信息，而反序文本則破壞了這種自然語序，增加了理解的難度。 儘管 LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，但它們仍然能夠從中提取出足夠的信息，並在 BrainBench 等任務中取得與正序文本相媲美的成績。這表明 LLMs 並非簡單地記住了文本序列，而是學習到了文本中蘊含的深層語義關係。 換句話說，LLMs 在處理反序文本時，可能採用了不同於人類的理解方式。它們可能利用了文本中的統計規律、詞彙關聯等信息，而非像人類一樣進行語法分析和語義推理。

Q: LLMs 作為通用的模式學習機器，其發展將如何影響我們對人類學習和認知的理解？

LLMs 作為通用的模式學習機器，其發展將會對我們理解人類學習和認知產生深遠的影響，主要體現在以下幾個方面： 挑戰傳統認知觀念: LLMs 在反序文本上的成功挑戰了傳統上認為人類語言處理是建立在語法規則和語義理解基礎上的觀點。LLMs 的表現表明，即使不依賴於這些規則，僅憑藉強大的模式識別能力，也能夠在語言任務中取得成功。這促使我們重新思考人類語言處理的本質，以及語法規則、語義理解在其中的作用。 提供新的研究工具: LLMs 可以作為一種新的研究工具，幫助我們探索人類學習和認知的機制。例如，可以通過比較 LLMs 和人類在處理不同類型語言任務時的表現差異，來揭示人類認知過程中的獨特之處。此外，LLMs 還可以用於生成大量的實驗材料，為認知科學研究提供支持。 啟發人工智慧發展: LLMs 的發展也為人工智慧的研究提供了新的思路。LLMs 表明，通用的模式學習能力是實現人工智慧的關鍵。未來的人工智慧系統可能不再局限於特定領域，而是能夠像人類一樣，具備跨領域學習和解決問題的能力。 然而，我們也要意識到 LLMs 與人類之間的差異。LLMs 的學習過程依赖于海量的數據，而人類則可以在有限的數據下進行學習和泛化。此外，LLMs 缺乏人類的常識、情感和意識，這些都是人類認知的重要組成部分。 總而言之，LLMs 的發展為我們理解人類學習和認知提供了新的視角和工具。通過深入研究 LLMs 的工作機制，並将其与人类认知进行比较，我們將能够更加全面地理解人類智能的本质。

核心概念

大型語言模型（LLMs）並非人類語言處理的模型，而是通用的模式學習機器，能夠從任何結構化的輸入中提取預測模式，無論其是否符合人類語言結構。

摘要

文獻類型：研究論文

書目資訊：

Luo, X., Ramscar, M., & Love, B. C. (2024). Beyond Human-Like Processing: Large Language Models Perform Equivalently on Forward and Backward Scientific Text. arXiv preprint arXiv:2411.11061.

研究目標：

本研究旨在評估大型語言模型（LLMs）是否為人類語言處理的適當模型，特別是探討基於 Transformer 架構的 LLMs 在處理正序和反序科學文本時的表現差異。

研究方法：

研究人員採用 GPT-2 架構，並使用二十年的神經科學文獻進行訓練，其中一組模型使用正序文本訓練，另一組則使用字符級反轉的文本訓練。接著，他們使用 BrainBench 基準測試評估模型在預測神經科學實驗結果方面的能力，並與人類專家的表現進行比較。

主要發現：

使用反序文本訓練的模型在 BrainBench 任務上的表現與使用正序文本訓練的模型相當，甚至略勝一籌。
隨著模型規模的增加，無論是正序訓練還是反序訓練的模型，其在 BrainBench 上的表現均有所提升，且大型模型的準確率甚至超過了人類專家。
儘管反序訓練的模型在驗證數據集和 BrainBench 測試項目上表現出更高的困惑度（perplexity），但這並不影響其區分 BrainBench 中正確和錯誤實驗結果的能力。
正序訓練的模型與人類專家對 BrainBench 項目難度的判斷具有更高的相關性，而反序訓練的模型與人類判斷的相關性較低。

主要結論：

研究結果表明，基於 Transformer 的 LLMs 應該被理解為通用的模式學習機器，而非人類語言處理的特定模型。它們能夠從數據中提取預測性結構，無論數據格式或是否與人類認知限制相符。儘管反序文本違反了人類語言的基本屬性，但反序訓練模型的成功表明，LLMs 的能力超越了人類認知的範疇，不應將其解釋為類人學習機制的證據。

研究意義：

本研究對於理解 LLMs 的能力和局限性具有重要意義，提醒人們不應將 LLMs 的成功簡單地等同於人類認知過程。

研究限制和未來方向：

未來研究可以進一步探討 LLMs 在處理其他類型的「不可能語言」時的表現，以及 LLMs 與人類認知之間更細微的差異。

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统计

反向訓練的 tokenizer 比正向訓練的 tokenizer 產生了更多 (27%) 與神經科學相關的 tokens。
正向和反向訓練的模型判斷之間的相關性 (M = 0.69, SD = 0.07) 比與人類判斷的相關性 (M = 0.09, SD = 0.04) 更高。
反向訓練的模型與人類判斷的相關性 (M = 0.05, SD = 0.02) 明顯低於正向訓練的模型 (M = 0.13, SD = 0.01; t(2) = 20.848, p = 0.002)。

引用

"This widespread success is attributable to LLM’s ability to extract predictive patterns from any sufficiently structured input."
"Given their generality, we suggest caution in interpreting LLM’s success in linguistic tasks as evidence for human-like mechanisms."
"These findings suggest that transformer-based language models are best understood as general pattern learning machines rather than specific models of human language processing."

从中提取的关键见解

Beyond Human-Like Processing: Large Language Models Perform Equivalently on Forward and Backward Scientific Text

by Xiaoliang Lu... 在 arxiv.org 11-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11061.pdf

Beyond Human-Like Processing: Large Language Models Perform Equivalently on Forward and Backward Scientific Text

更深入的查询

如果使用其他領域的專業文本（例如法律、醫學）進行訓練，LLMs 是否也能夠在反序文本上取得良好的表現？

根據這篇研究的結果，LLMs很有可能在其他領域的專業文本（例如法律、醫學）的反序文本上也能取得良好的表現。
研究指出，LLMs 的成功並非來自於對人類語言結構的理解，而是源於 Transformer 學習架構 的靈活性，使其能夠從任何結構化的輸入中提取預測模式。換句話說，只要輸入的數據具有足夠的結構和規律性，無論是正序還是反序，LLMs 都能學習並利用這些模式進行預測。
當然，這並不代表其他領域的專業文本與神經科學文本完全相同。法律和醫學文本有其自身的專業術語、語法結構和邏輯關係。然而，考慮到 LLMs 在處理複雜數據方面的強大能力，我們有理由相信，只要提供足夠的訓練數據，LLMs 在這些領域的反序文本上也能夠達到令人滿意的表現。
為了驗證這一假設，可以進行進一步的研究，使用法律或醫學文本訓練 LLMs，並在反序文本上評估其表現。

LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，這是否意味著它們在理解文本語義方面存在缺陷？

LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，並不一定意味著它們在理解文本語義方面存在缺陷。困惑度 (Perplexity) 是衡量語言模型對文本序列預測能力的指標，困惑度越高，代表模型對文本的不確定性越高。
研究中觀察到的困惑度差異，更可能是由於人類語言本身的特性所導致的。人類語言經過長時間的演化，已經被優化成適合正序處理的形式。我們的大腦習慣於按照特定的語序接收和理解信息，而反序文本則破壞了這種自然語序，增加了理解的難度。
儘管 LLMs 在處理反序文本時表現出更高的困惑度，但它們仍然能夠從中提取出足夠的信息，並在 BrainBench 等任務中取得與正序文本相媲美的成績。這表明 LLMs 並非簡單地記住了文本序列，而是學習到了文本中蘊含的深層語義關係。
換句話說，LLMs 在處理反序文本時，可能採用了不同於人類的理解方式。它們可能利用了文本中的統計規律、詞彙關聯等信息，而非像人類一樣進行語法分析和語義推理。

LLMs 作為通用的模式學習機器，其發展將如何影響我們對人類學習和認知的理解？

LLMs 作為通用的模式學習機器，其發展將會對我們理解人類學習和認知產生深遠的影響，主要體現在以下幾個方面：

挑戰傳統認知觀念: LLMs 在反序文本上的成功挑戰了傳統上認為人類語言處理是建立在語法規則和語義理解基礎上的觀點。LLMs 的表現表明，即使不依賴於這些規則，僅憑藉強大的模式識別能力，也能夠在語言任務中取得成功。這促使我們重新思考人類語言處理的本質，以及語法規則、語義理解在其中的作用。

提供新的研究工具: LLMs 可以作為一種新的研究工具，幫助我們探索人類學習和認知的機制。例如，可以通過比較 LLMs 和人類在處理不同類型語言任務時的表現差異，來揭示人類認知過程中的獨特之處。此外，LLMs 還可以用於生成大量的實驗材料，為認知科學研究提供支持。

啟發人工智慧發展: LLMs 的發展也為人工智慧的研究提供了新的思路。LLMs 表明，通用的模式學習能力是實現人工智慧的關鍵。未來的人工智慧系統可能不再局限於特定領域，而是能夠像人類一樣，具備跨領域學習和解決問題的能力。

然而，我們也要意識到 LLMs 與人類之間的差異。LLMs 的學習過程依赖于海量的數據，而人類則可以在有限的數據下進行學習和泛化。此外，LLMs 缺乏人類的常識、情感和意識，這些都是人類認知的重要組成部分。
總而言之，LLMs 的發展為我們理解人類學習和認知提供了新的視角和工具。通過深入研究 LLMs 的工作機制，並将其与人类认知进行比较，我們將能够更加全面地理解人類智能的本质。