Probing LLMs for Joint Encoding of Linguistic Categories

📄 arXiv: 2310.18696v1 📥 PDF

作者: Giulio Starace, Konstantinos Papakostas, Rochelle Choenni, Apostolos Panagiotopoulos, Matteo Rosati, Alina Leidinger, Ekaterina Shutova

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-28

备注: Accepted in EMNLP Findings 2023

💡 一句话要点

提出框架以探测LLMs对语言类别的联合编码

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

关键词: 大型语言模型 语言类别 联合编码 句法分析 跨语言实验

📋 核心要点

  1. 现有研究对LLMs中不同语言现象的编码交互了解不足，缺乏对语言类别联合编码的系统性测试。
  2. 本文提出了一种新的框架，专注于句法层次，探测相关词性类别及其句法依赖关系的联合编码。
  3. 实验结果表明，LLMs在不同语言中均表现出相似的联合编码模式，验证了该框架的有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现出色，这得益于其在预训练过程中获得的通用语言知识。现有的模型可解释性研究表明，LLMs的层次结构中出现了语言层次，较低层次更适合解决句法任务，而较高层次则用于语义处理。然而，关于不同语言现象的编码如何相互作用以及语言相关类别的处理在多大程度上依赖于共享模型表示的知识仍然有限。本文提出了一种框架，用于测试LLMs中语言类别的联合编码。我们专注于句法，发现同一层次（相关词性类别）和不同层次（词性类别与相关句法依赖关系）之间的联合编码的证据。我们的跨语言实验表明，这种模式在多语言LLMs中是普遍存在的。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决对大型语言模型中不同语言现象编码交互的理解不足，现有方法未能系统探测语言类别的联合编码。

核心思路：提出一种框架，专注于句法层次，测试相关词性类别及其句法依赖关系的联合编码，旨在揭示语言现象之间的相互作用。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和联合编码测试三个主要模块。首先，收集多语言数据集以进行跨语言实验；然后，利用预训练的LLMs进行编码；最后，通过分析模型层次的输出，评估不同语言类别的联合编码情况。

关键创新：最重要的创新在于提出了系统化的框架来探测语言类别的联合编码，尤其是通过跨语言实验验证了模型在不同语言中的一致性表现，这与现有方法的单一语言或单一层次分析形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，设置了不同的词性类别和句法依赖关系作为输入，采用交叉熵损失函数来优化模型表现，确保模型能够有效捕捉到语言现象之间的关系。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LLMs在处理相关词性类别及其句法依赖关系时，能够实现显著的联合编码效果。跨语言实验验证了这一模式在多种语言中的一致性，表明该框架的普适性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和语言理解等。通过深入理解LLMs中语言类别的联合编码，能够提升模型在多语言环境下的表现，促进更智能的语言处理系统的发展，未来可能对人机交互和自动翻译等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit impressive performance on a range of NLP tasks, due to the general-purpose linguistic knowledge acquired during pretraining. Existing model interpretability research (Tenney et al., 2019) suggests that a linguistic hierarchy emerges in the LLM layers, with lower layers better suited to solving syntactic tasks and higher layers employed for semantic processing. Yet, little is known about how encodings of different linguistic phenomena interact within the models and to what extent processing of linguistically-related categories relies on the same, shared model representations. In this paper, we propose a framework for testing the joint encoding of linguistic categories in LLMs. Focusing on syntax, we find evidence of joint encoding both at the same (related part-of-speech (POS) classes) and different (POS classes and related syntactic dependency relations) levels of linguistic hierarchy. Our cross-lingual experiments show that the same patterns hold across languages in multilingual LLMs.