Is Bigger and Deeper Always Better? Probing LLaMA Across Scales and Layers

📄 arXiv: 2312.04333v4 📥 PDF

作者: Nuo Chen, Ning Wu, Shining Liang, Ming Gong, Linjun Shou, Dongmei Zhang, Jia Li

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-07 (更新: 2024-01-09)

备注: 15 pages

💡 一句话要点

通过多项选择任务探究LLaMA模型的规模与层次对理解能力的影响

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

关键词: 大型语言模型 LLaMA 推理能力 计算能力 多项选择任务 层次分析 知识分布

📋 核心要点

  1. 现有方法往往通过生成输出评估模型，而未深入探讨模型的内在理解能力。
  2. 本文通过设计多项选择任务，系统性地评估LLaMA在不同规模和层次上的表现。
  3. 研究结果表明，模型规模的扩大并不总是带来知识的提升，低层次缺乏算术知识，而高层次则具备更强的计算能力。

📝 摘要（中文）

本文深入分析了大型语言模型（LLMs），特别是开源基础模型LLaMA。我们设计了多项选择任务，以探测其在推理和计算等高阶任务中的内在理解能力。研究发现，增大模型规模并未自动提升知识或计算能力，但在特定阈值以上可以增强推理能力，尤其是在数学问题解决中，并有助于减少幻觉现象。同时，LLaMA的低层缺乏实质性的算术和事实知识，而高层则包含了大部分计算能力和现实世界知识。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在探讨大型语言模型LLaMA在不同规模和层次上的内在理解能力，现有方法主要依赖生成输出，未能全面评估模型的推理和计算能力。

核心思路：通过设计多项选择任务，系统性地分析LLaMA在推理和计算任务中的表现，比较不同规模和层次的模型，以揭示其内在特性。

技术框架：研究分为横向和纵向两个维度，横向比较不同规模的模型，纵向分析不同层次的表现，重点关注推理能力和知识获取。

关键创新：本文揭示了增大模型规模并不自动提升知识或计算能力的现象，强调了特定阈值对推理能力的影响，提出了层次分析的视角。

关键设计：在实验中，设计了多项选择任务以评估模型的推理和计算能力，重点关注低层和高层的知识分布，发现低层缺乏算术和事实知识，而高层则具备更强的计算能力和现实知识。

📊 实验亮点

实验结果显示，增大LLaMA模型的规模并未显著提升其知识或计算能力，只有在特定阈值以上，推理能力才有所增强，尤其在数学问题解决中表现突出。此外，低层次的知识缺乏与高层次的计算能力形成鲜明对比，揭示了模型内部知识的分布特征。

🎯 应用场景

该研究为大型语言模型的理解能力评估提供了新的视角，尤其在教育、智能问答和人机交互等领域具有潜在应用价值。通过优化模型结构和规模选择，可以提升模型在复杂推理任务中的表现，推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents an in-depth analysis of Large Language Models (LLMs), focusing on LLaMA, a prominent open-source foundational model in natural language processing. Instead of assessing LLaMA through its generative output, we design multiple-choice tasks to probe its intrinsic understanding in high-order tasks such as reasoning and computation. We examine the model horizontally, comparing different sizes, and vertically, assessing different layers. We unveil several key and uncommon findings based on the designed probing tasks: (1) Horizontally, enlarging model sizes almost could not automatically impart additional knowledge or computational prowess. Instead, it can enhance reasoning abilities, especially in math problem solving, and helps reduce hallucinations, but only beyond certain size thresholds; (2) In vertical analysis, the lower layers of LLaMA lack substantial arithmetic and factual knowledge, showcasing logical thinking, multilingual and recognitive abilities, with top layers housing most computational power and real-world knowledge.