How Well Do Large Language Models Understand Syntax? An Evaluation by Asking Natural Language Questions

📄 arXiv: 2311.08287v1 📥 PDF

作者: Houquan Zhou, Yang Hou, Zhenghua Li, Xuebin Wang, Zhefeng Wang, Xinyu Duan, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-14

备注: 20 pages, 6 figures

💡 一句话要点

评估大型语言模型对句法理解的能力

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

关键词: 大型语言模型 句法理解 自然语言处理 问答系统 模型评估 句子结构 知识点评估

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在句法理解方面存在显著不足，尤其在处理复杂句子结构时表现不佳。
  2. 本研究通过自然语言问答的方式，针对九个句法知识点评估LLMs的句法理解能力。
  3. 实验结果显示，大多数LLMs对句法知识的掌握有限，尤其在介词短语附加方面表现最差。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在实现人工通用智能方面取得了显著进展，但它们是否真正理解语言仍然是一个悬而未决的问题。本研究通过自然语言问答的方式，探讨了LLMs在句法理解方面的能力。我们设计了针对九个与句子理解密切相关的句法知识点的问题，并对24个LLMs进行了实验。结果显示，大多数模型对句法知识的掌握有限，不同知识点之间存在显著差异，尤其是介词短语附加问题最具挑战性，而形容词修饰语和间接宾语问题相对较易。此外，案例研究表明，大多数句法知识在训练初期就已学习，单纯增加训练数据量可能无法有效提升LLMs的理解能力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在评估大型语言模型对句法的理解能力，现有方法未能有效揭示模型在句法知识点上的掌握程度。

核心思路：通过设计自然语言问答，针对九个与句子理解相关的句法知识点进行评估，以此探讨LLMs的句法理解能力。

技术框架：整体流程包括问题设计、模型选择与评估，主要模块为句法知识点的问答设计与模型性能评估。

关键创新：本研究通过系统性的问题设计，揭示了不同句法知识点对LLMs理解能力的影响，尤其是介词短语附加问题的挑战性。

关键设计：在实验中，问题设计涵盖九个句法知识点，评估模型在这些点上的表现，采用标准化的问答评估方法。实验中还分析了模型训练动态，揭示了知识学习的阶段性特征。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大多数大型语言模型在句法知识的掌握上存在显著差异，尤其在介词短语附加问题上表现最差。相较于其他知识点，模型在形容词修饰语和间接宾语问题上表现相对较好，显示出不同句法结构的理解能力差异。

🎯 应用场景

该研究的结果对自然语言处理领域具有重要的应用价值，尤其在提高大型语言模型的句法理解能力方面。未来可为模型的训练策略提供指导，促进更高效的语言理解系统的开发。

📄 摘要（原文）

While recent advancements in large language models (LLMs) bring us closer to achieving artificial general intelligence, the question persists: Do LLMs truly understand language, or do they merely mimic comprehension through pattern recognition? This study seeks to explore this question through the lens of syntax, a crucial component of sentence comprehension. Adopting a natural language question-answering (Q&A) scheme, we craft questions targeting nine syntactic knowledge points that are most closely related to sentence comprehension. Experiments conducted on 24 LLMs suggest that most have a limited grasp of syntactic knowledge, exhibiting notable discrepancies across different syntactic knowledge points. In particular, questions involving prepositional phrase attachment pose the greatest challenge, whereas those concerning adjectival modifier and indirect object are relatively easier for LLMs to handle. Furthermore, a case study on the training dynamics of the LLMs reveals that the majority of syntactic knowledge is learned during the initial stages of training, hinting that simply increasing the number of training tokens may not be the `silver bullet' for improving the comprehension ability of LLMs.