Emergent LLM behaviors are observationally equivalent to data leakage
作者: Christopher Barrie, Petter Törnberg
分类: cs.CL, cs.GT
发布日期: 2025-05-26
💡 一句话要点
揭示大型语言模型行为与数据泄露的关系
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 数据泄露 命名游戏 语言约定 社会科学 模型行为
📋 核心要点
- 核心问题：现有研究认为LLMs在命名游戏中展现出自发的语言约定，但实际上可能是数据泄露导致的记忆现象。
- 方法要点：论文通过多项分析揭示LLMs的行为是对预训练数据的简单重现，而非真正的语言约定形成。
- 实验或效果：研究表明，LLMs在协调游戏中识别结构并回忆结果，行为与记忆训练语料无异，挑战了现有观点。
📝 摘要（中文）
Ashery等人最近提出，大型语言模型（LLMs）在进行经典的“命名游戏”时，自发发展出类似于人类社会规范的语言约定。然而，我们的研究表明，他们的结果更好地解释为数据泄露：模型仅仅重现了在预训练过程中遇到的约定。尽管原作者采取了缓解措施，我们通过多项分析证明，LLMs识别协调游戏的结构并回忆其结果，而不是展现“突现”的约定。因此，观察到的行为与训练语料的记忆无异。我们最后指出了潜在的替代策略，并更广泛地反思LLMs在社会科学模型中的地位。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在“命名游戏”中展现的自发语言约定是否真实存在的问题。现有方法未能充分考虑数据泄露的影响，导致对模型行为的误解。
核心思路：我们提出，通过系统分析LLMs在协调游戏中的表现，揭示其行为实际上是对预训练数据的记忆，而非真正的语言约定形成。这一思路强调了数据泄露在模型行为中的作用。
技术框架：研究采用了多种分析方法，包括对模型输出的结构识别和结果回忆的评估。整体流程包括数据准备、模型训练、行为分析和结果验证等主要模块。
关键创新：论文的主要创新在于通过实证分析揭示LLMs的行为与数据泄露之间的关系，挑战了先前关于模型自发性行为的理论，提供了新的视角。
关键设计：在实验中，我们关注模型的训练数据来源、输出结构的识别以及结果的回忆能力，确保分析的全面性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，LLMs在协调游戏中的行为与其训练语料的记忆高度相关，未能展现出真正的语言约定。通过多项分析，我们证明了模型输出的结构识别和结果回忆能力，挑战了现有关于模型自发行为的理论，提供了新的实证支持。
🎯 应用场景
该研究对理解大型语言模型在社会科学中的应用具有重要意义，尤其是在语言约定和社会规范形成的研究中。通过揭示数据泄露的影响，研究为模型设计和应用提供了新的思路，可能推动更有效的模型训练策略和应用场景。
📄 摘要（原文）
Ashery et al. recently argue that large language models (LLMs), when paired to play a classic "naming game," spontaneously develop linguistic conventions reminiscent of human social norms. Here, we show that their results are better explained by data leakage: the models simply reproduce conventions they already encountered during pre-training. Despite the authors' mitigation measures, we provide multiple analyses demonstrating that the LLMs recognize the structure of the coordination game and recall its outcomes, rather than exhibit "emergent" conventions. Consequently, the observed behaviors are indistinguishable from memorization of the training corpus. We conclude by pointing to potential alternative strategies and reflecting more generally on the place of LLMs for social science models.