Structural Priming Demonstrates Abstract Grammatical Representations in Multilingual Language Models

📄 arXiv: 2311.09194v1 📥 PDF

作者: James A. Michaelov, Catherine Arnett, Tyler A. Chang, Benjamin K. Bergen

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15

备注: Accepted at EMNLP 2023

💡 一句话要点

通过结构性启动揭示多语言模型中的抽象语法表示

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

关键词: 抽象语法 多语言模型 结构性启动 语言泛化 跨语言实验

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有研究对大型语言模型中的抽象语法知识的理解尚不清晰，尤其是在跨语言的语法泛化能力方面。
  2. 方法要点：本研究通过跨语言结构性启动实验，评估多语言模型在语法表示上的抽象性，比较其与人类的表现。
  3. 实验或效果：实验结果显示，多语言模型能够生成与人类相似的抽象语法表示，且不同语言间的语法结构能够相互影响。

📝 摘要（中文）

抽象语法知识（如词性和语法模式）是人类语言泛化能力的关键。然而，大型语言模型中的语法知识有多抽象？本研究通过跨语言结构性启动实验，比较了多语言模型与人类在八个跨语言实验和三个单语言实验中的表现，发现模型中存在与人类相似的抽象语法表示。这些结果表明，多语言模型中的语法表示不仅在不同语言间相似，还能因果影响不同语言生成的文本。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在探讨大型语言模型中的抽象语法知识，尤其是其在跨语言环境中的表现。现有方法在评估语法抽象性时，往往局限于单一语言，难以揭示模型的真正能力。

核心思路：论文通过跨语言结构性启动实验，验证多语言模型在不同语言间的语法结构是否能够相互影响，从而展示其抽象语法表示的能力。这样的设计能够更全面地评估模型的语言泛化能力。

技术框架：研究采用了多个跨语言和单语言的结构性启动实验，涵盖六种语言。通过对比模型生成的句子与人类实验结果，分析模型的语法表示。主要模块包括实验设计、数据收集和结果分析。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地评估了多语言模型在跨语言环境中的语法抽象能力，揭示了其与人类相似的语法处理机制。这一发现为理解大型语言模型的语言能力提供了新的视角。

关键设计：实验中使用了多种语言的句子结构，设计了相应的启动任务。模型的训练和评估过程中，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保能够准确捕捉语法结构的影响。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多语言模型在跨语言结构性启动实验中表现出与人类相似的语法抽象能力。具体而言，模型在生成与前句相同语法结构的句子时，表现出显著的提升，验证了其在不同语言间的语法影响力。

🎯 应用场景

该研究的发现对多语言处理、机器翻译和自然语言生成等领域具有重要的应用价值。理解多语言模型的语法表示能力，可以帮助改进现有的语言模型，提升其在多语言环境下的表现，促进跨语言交流与理解。

📄 摘要（原文）

Abstract grammatical knowledge - of parts of speech and grammatical patterns - is key to the capacity for linguistic generalization in humans. But how abstract is grammatical knowledge in large language models? In the human literature, compelling evidence for grammatical abstraction comes from structural priming. A sentence that shares the same grammatical structure as a preceding sentence is processed and produced more readily. Because confounds exist when using stimuli in a single language, evidence of abstraction is even more compelling from crosslingual structural priming, where use of a syntactic structure in one language primes an analogous structure in another language. We measure crosslingual structural priming in large language models, comparing model behavior to human experimental results from eight crosslingual experiments covering six languages, and four monolingual structural priming experiments in three non-English languages. We find evidence for abstract monolingual and crosslingual grammatical representations in the models that function similarly to those found in humans. These results demonstrate that grammatical representations in multilingual language models are not only similar across languages, but they can causally influence text produced in different languages.