How Large Language Models Encode Context Knowledge? A Layer-Wise Probing Study

📄 arXiv: 2402.16061v2 📥 PDF

作者: Tianjie Ju, Weiwei Sun, Wei Du, Xinwei Yuan, Zhaochun Ren, Gongshen Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-25 (更新: 2024-03-04)

备注: Accepted at LREC-COLING 2024 (Long Paper)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

通过层级探测研究揭示大语言模型的上下文知识编码能力

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

关键词: 大语言模型 层级探测 上下文知识 知识编码 ChatGPT 自然语言处理 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有研究对大语言模型的层级知识编码能力了解不足，限制了对其内部机制的理解。
  2. 本研究通过探测任务首次系统性地分析大语言模型的层级知识编码能力，利用ChatGPT构建探测数据集。
  3. 实验结果显示，模型在高层更倾向于编码上下文知识，并在低层主要集中于知识相关的实体标记。

📝 摘要（中文）

以往的研究展示了大语言模型（LLMs）在检索事实和处理上下文知识方面的能力，但对其层级知识编码能力的研究仍然有限。本论文首次通过探测任务研究LLMs的层级能力，利用ChatGPT构建探测数据集，提供多样且连贯的证据。我们采用$ ext{V}$-可用信息作为验证指标，以更好地反映不同层次编码上下文知识的能力。实验结果表明，LLMs在高层更倾向于编码上下文知识，在低层主要在知识相关的实体标记中编码知识，而在高层逐渐扩展到其他标记，并且在提供无关证据时会逐渐遗忘中间层保留的早期上下文知识。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决对大语言模型层级知识编码能力的理解不足，现有方法未能深入探讨不同层次的知识编码特性。

核心思路：通过探测任务分析大语言模型的层级能力，利用ChatGPT生成多样化的探测数据集，以验证不同层次的知识编码效果。

技术框架：整体流程包括数据集构建、探测任务设计和层级能力评估，主要模块包括数据生成、模型探测和结果分析。

关键创新：首次系统性地探讨了大语言模型的层级知识编码能力，提出了$ ext{V}$-可用信息作为评估指标，显著提升了对模型内部机制的理解。

关键设计：在探测任务中，设计了不同层次的验证指标，关注知识相关的实体标记和其他标记的知识编码能力，确保实验结果的全面性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，大语言模型在高层更倾向于编码上下文知识，低层主要集中于知识相关的实体标记，且在提供无关证据时会逐渐遗忘早期上下文知识。这些发现为理解模型的知识处理能力提供了新的视角。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、智能问答系统和知识图谱构建等。通过深入理解大语言模型的知识编码机制，可以优化模型设计，提高其在实际应用中的表现和效率，推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Previous work has showcased the intriguing capability of large language models (LLMs) in retrieving facts and processing context knowledge. However, only limited research exists on the layer-wise capability of LLMs to encode knowledge, which challenges our understanding of their internal mechanisms. In this paper, we devote the first attempt to investigate the layer-wise capability of LLMs through probing tasks. We leverage the powerful generative capability of ChatGPT to construct probing datasets, providing diverse and coherent evidence corresponding to various facts. We employ $\mathcal V$-usable information as the validation metric to better reflect the capability in encoding context knowledge across different layers. Our experiments on conflicting and newly acquired knowledge show that LLMs: (1) prefer to encode more context knowledge in the upper layers; (2) primarily encode context knowledge within knowledge-related entity tokens at lower layers while progressively expanding more knowledge within other tokens at upper layers; and (3) gradually forget the earlier context knowledge retained within the intermediate layers when provided with irrelevant evidence. Code is publicly available at https://github.com/Jometeorie/probing_llama.