Domain Regeneration: How well do LLMs match syntactic properties of text domains?

📄 arXiv: 2505.07784v2 📥 PDF

作者: Da Ju, Hagen Blix, Adina Williams

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-06-02)

💡 一句话要点

探讨大型语言模型在文本领域语法特性匹配的有效性

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

关键词: 大型语言模型 文本生成 语法特性 维基百科 新闻文本 自然语言处理 统计分析

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成文本时，可能无法准确匹配原始文本的语法特性，导致生成内容的质量下降。
  2. 本文通过对比生成的文本与维基百科和新闻文本，探讨LLMs在语法特性匹配方面的能力，采用观察性方法进行分析。
  3. 实验结果显示，生成文本的分布在均值和标准差上均有显著偏移，且长尾特性明显减弱，表明LLMs在语法特性上存在局限性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）性能的提升，它们在近似训练数据分布方面的能力也随之增强。本文研究了LLMs在多大程度上能够忠实地匹配文本领域的特性，特别是维基百科和新闻文本这两个常见的英语文本领域。通过对比生成的文本与原始人类文本，研究了句子长度、可读性、依赖标签分布等不同层次的语法抽象特性。结果表明，生成文本的分布在均值、标准差和长尾特性上均与人类文本存在显著差异。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨大型语言模型在生成文本时，如何匹配不同文本领域的语法特性。现有方法在此方面的不足在于缺乏系统的比较和分析，导致对LLMs能力的理解不够全面。

核心思路：通过对LLMs生成的文本进行系统的语法特性分析，比较其与人类原始文本的相似性，旨在揭示LLMs在不同层次语法特性上的表现。

技术框架：研究采用了观察性方法，首先选择维基百科和新闻文本作为研究对象，然后使用开源LLM生成文本，最后对生成文本的语法特性进行量化分析。

关键创新：本文的创新在于系统性地分析了LLMs生成文本的语法特性，特别是通过多层次的语法抽象进行比较，填补了现有研究的空白。

关键设计：在实验中，设置了多个参数以控制生成文本的特性，包括句子长度、可读性、依赖标签分布等，并采用了适当的统计方法来分析生成文本与原始文本的差异。

📊 实验亮点

实验结果显示，生成文本的均值偏移、标准差降低和长尾特性减弱，表明LLMs在语法特性匹配上存在显著不足。这些发现为改进LLMs的生成能力提供了重要的参考依据。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、文本生成和机器翻译等。通过深入理解LLMs在语法特性匹配上的局限性，可以为未来的模型改进提供指导，提升生成文本的质量和可读性。

📄 摘要（原文）

Recent improvement in large language model performance have, in all likelihood, been accompanied by improvement in how well they can approximate the distribution of their training data. In this work, we explore the following question: which properties of text domains do LLMs faithfully approximate, and how well do they do so? Applying observational approaches familiar from corpus linguistics, we prompt a commonly used, opensource LLM to regenerate text from two domains of permissively licensed English text which are often contained in LLM training data -- Wikipedia and news text. This regeneration paradigm allows us to investigate whether LLMs can faithfully match the original human text domains in a fairly semantically-controlled setting. We investigate varying levels of syntactic abstraction, from more simple properties like sentence length, and article readability, to more complex and higher order properties such as dependency tag distribution, parse depth, and parse complexity. We find that the majority of the regenerated distributions show a shifted mean, a lower standard deviation, and a reduction of the long tail, as compared to the human originals.