How Abstract Is Linguistic Generalization in Large Language Models? Experiments with Argument Structure

📄 arXiv: 2311.04900v1 📥 PDF

作者: Michael Wilson, Jackson Petty, Robert Frank

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-08

备注: Accepted to TACL; Presented at EMNLP 2023

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在论元结构中的语言泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 语言模型 论元结构 泛化能力 Transformer 自然语言处理 语义嵌入 抽象推理

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理未见过的相关上下文时，泛化能力不足，尤其是在抽象结构的推理上表现不佳。
  2. 论文通过分析LLMs在论元结构中的表现，探讨其在已见和未见上下文之间的泛化能力，揭示模型的局限性。
  3. 实验结果显示，LLMs在已见上下文中表现良好，但在未见上下文中则倾向于基于线性顺序进行泛化，未能有效捕捉抽象结构。

📝 摘要（中文）

语言模型通常通过预测特定上下文中单词的分布来评估其性能。然而，语言知识还编码了上下文之间的关系，允许在单词分布之间进行推理。本文研究了预训练的基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在论元结构领域中表示这些关系的能力。研究发现，LLMs在相关上下文中成功地泛化了新名词论元的分布，但在未观察到的相关上下文之间的泛化能力较差，显示出基于线性顺序的偏见。这一发现揭示了当前模型的局限性，并指出了其数据密集型训练的原因。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在未见相关上下文中的泛化能力不足的问题。现有方法在处理抽象结构时表现不佳，导致模型的推理能力受限。

核心思路：研究通过分析LLMs在论元结构中的表现，探讨其如何利用语义组织的嵌入空间进行泛化，尤其是在已见上下文与未见上下文之间的差异。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和性能评估三个主要阶段。首先，构建包含不同上下文的训练数据集；其次，使用预训练的Transformer模型进行训练；最后，通过对比实验评估模型在不同上下文中的表现。

关键创新：最重要的技术创新在于揭示了LLMs在已见上下文中能够有效利用语义结构进行泛化，但在未见上下文中却表现出线性顺序的偏见，这一发现为理解模型的局限性提供了新视角。

关键设计：在实验中，模型的参数设置和损失函数经过精心设计，以确保能够有效捕捉上下文之间的关系。使用的嵌入空间结构经过优化，以增强模型对语义关系的理解。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LLMs在已见上下文中的泛化能力表现良好，但在未见上下文中则显示出明显的线性顺序偏见。具体而言，模型在处理相关上下文时的成功率显著高于处理未见上下文时的成功率，这一发现强调了当前模型在抽象推理方面的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过深入理解大型语言模型的泛化能力，可以为模型的改进和优化提供指导，进而提升其在复杂语言任务中的表现。未来，研究结果可能推动更高效的模型训练方法，减少对大规模数据的依赖。

📄 摘要（原文）

Language models are typically evaluated on their success at predicting the distribution of specific words in specific contexts. Yet linguistic knowledge also encodes relationships between contexts, allowing inferences between word distributions. We investigate the degree to which pre-trained Transformer-based large language models (LLMs) represent such relationships, focusing on the domain of argument structure. We find that LLMs perform well in generalizing the distribution of a novel noun argument between related contexts that were seen during pre-training (e.g., the active object and passive subject of the verb spray), succeeding by making use of the semantically-organized structure of the embedding space for word embeddings. However, LLMs fail at generalizations between related contexts that have not been observed during pre-training, but which instantiate more abstract, but well-attested structural generalizations (e.g., between the active object and passive subject of an arbitrary verb). Instead, in this case, LLMs show a bias to generalize based on linear order. This finding points to a limitation with current models and points to a reason for which their training is data-intensive.s reported here are available at https://github.com/clay-lab/structural-alternations.