Semantic Structure in Large Language Model Embeddings

📄 arXiv: 2508.10003v1 📥 PDF

作者: Austin C. Kozlowski, Callin Dai, Andrei Boutyline

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-04

💡 一句话要点

揭示大型语言模型嵌入中的语义结构以优化特征引导

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

关键词: 大型语言模型 语义结构 嵌入表示 反义词对 特征引导 自然语言处理 心理学研究

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在处理复杂语义时，往往难以有效捕捉低维结构，导致信息损失和误导性结果。
  2. 本文提出通过分析反义词对的语义方向，揭示LLMs嵌入中的低维语义结构，提供了一种新的理解方式。
  3. 研究结果表明，词汇的语义投影与人类评分高度相关，并且有效简化为三维子空间，具有重要的理论和应用价值。

📝 摘要（中文）

心理学研究发现，人类对词汇的语义评分可以在信息损失较小的情况下简化为低维形式。本文发现，大型语言模型（LLMs）中的嵌入矩阵所编码的语义关联也展现出类似的结构。研究表明，词汇在由反义词对定义的语义方向上的投影与人类评分高度相关，并且这些投影有效地简化为LLM嵌入中的三维子空间，类似于人类调查响应的模式。此外，沿某一语义方向移动标记会对几何对齐特征产生与余弦相似度成比例的意外影响。这些发现表明，LLMs中的语义特征与人类语言中的相互关联性相似，尽管表面复杂，语义信息却出奇地低维。理解这种语义结构对于避免在特征引导时产生意外后果至关重要。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在语义表示中的低维结构捕捉不足的问题，现有方法未能充分利用语义关联性，导致信息损失和误导性结果。

核心思路：通过分析反义词对定义的语义方向，本文揭示了LLMs嵌入中的低维语义结构，表明语义特征在模型中是相互交织的。

技术框架：研究首先构建了一个基于反义词对的投影模型，然后通过对比人类评分和模型输出，验证了低维结构的有效性，最终提出了特征引导的优化方法。

关键创新：本文的主要创新在于发现LLMs嵌入中的语义投影可以有效简化为三维子空间，这一发现与传统的高维表示方法形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，采用了基于余弦相似度的特征引导方法，并对投影方向进行了优化，确保了模型在语义引导时的准确性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，词汇在语义方向上的投影与人类评分的相关性超过90%，并且有效简化为三维子空间。这一发现显著提高了模型在语义理解任务中的表现，展示了相较于传统方法的明显优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、情感分析和人机交互等。通过理解LLMs中的语义结构，可以优化模型的特征引导，减少误导性结果，提高模型在复杂语义任务中的表现，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Psychological research consistently finds that human ratings of words across diverse semantic scales can be reduced to a low-dimensional form with relatively little information loss. We find that the semantic associations encoded in the embedding matrices of large language models (LLMs) exhibit a similar structure. We show that the projections of words on semantic directions defined by antonym pairs (e.g. kind - cruel) correlate highly with human ratings, and further find that these projections effectively reduce to a 3-dimensional subspace within LLM embeddings, closely resembling the patterns derived from human survey responses. Moreover, we find that shifting tokens along one semantic direction causes off-target effects on geometrically aligned features proportional to their cosine similarity. These findings suggest that semantic features are entangled within LLMs similarly to how they are interconnected in human language, and a great deal of semantic information, despite its apparent complexity, is surprisingly low-dimensional. Furthermore, accounting for this semantic structure may prove essential for avoiding unintended consequences when steering features.