Deep de Finetti: Recovering Topic Distributions from Large Language Models

📄 arXiv: 2312.14226v1 📥 PDF

作者: Liyi Zhang, R. Thomas McCoy, Theodore R. Sumers, Jian-Qiao Zhu, Thomas L. Griffiths

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, stat.ML

发布日期: 2023-12-21

备注: 13 pages, 4 figures

💡 一句话要点

Deep de Finetti：从大型语言模型中恢复主题分布

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

关键词: 大型语言模型 主题建模 de Finetti定理 潜在狄利克雷分配 贝叶斯推断

📋 核心要点

  1. 现有方法难以从LLM中提取文档主题结构，阻碍了对LLM内部机制的理解。
  2. 论文假设LLM通过预测下一个token来学习潜在主题分布，基于de Finetti定理建立联系。
  3. 实验表明LLM的表示能够编码合成数据和自然语料库中的主题，验证了假设。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）能够生成连贯的长文本段落，这表明LLMs虽然经过下一个词预测的训练，但必须表示文档的潜在结构。先前的工作发现，LLMs的内部表示编码了潜在结构的一个方面，即语法；本文研究了一个互补的方面，即文档的主题结构。我们通过将LLM优化与隐式贝叶斯推断联系起来，来激发LLM捕获主题结构的假设。de Finetti定理表明，可交换概率分布可以表示为关于潜在生成分布的混合。虽然文本在语法层面上不可交换，但可交换性是主题结构的合理起始假设。因此，我们假设预测文本中的下一个token将导致LLMs恢复潜在的主题分布。我们使用潜在狄利克雷分配（LDA），一种可交换的概率主题模型，作为目标来检验这个假设，并且我们表明，LLMs形成的表示既编码了用于生成合成数据的主题，也编码了用于解释自然语料库数据的主题。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从大型语言模型（LLMs）的内部表示中恢复文档的主题分布的问题。现有的方法主要关注LLM的语法结构，而忽略了主题结构。理解LLM如何表示和处理主题信息，有助于更好地理解LLM的内部机制，并为改进LLM提供新的思路。

核心思路：论文的核心思路是将LLM的优化过程与隐式贝叶斯推断联系起来，并利用de Finetti定理将可交换概率分布表示为关于潜在生成分布的混合。由于主题结构在一定程度上满足可交换性假设，因此预测下一个token的过程可以促使LLM学习到潜在的主题分布。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 使用Latent Dirichlet Allocation (LDA)生成带有主题信息的合成数据和自然语料库数据；2) 使用大型语言模型（LLMs）对这些数据进行训练；3) 从LLMs的内部表示中提取特征向量；4) 使用LDA模型对提取的特征向量进行分析，以验证LLMs是否编码了主题信息。

关键创新：论文的关键创新在于将de Finetti定理引入到LLM的主题建模中，并提出了LLM通过预测下一个token来学习潜在主题分布的假设。这种方法提供了一种新的视角来理解LLM的内部机制，并为从LLM中提取主题信息提供了理论基础。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用LDA作为目标模型，因为它是一种可交换的概率主题模型，与de Finetti定理相符；2) 选择合适的LLM架构和训练参数，以确保LLM能够有效地学习到主题信息；3) 设计合适的特征提取方法，以便从LLM的内部表示中提取出与主题相关的特征向量；4) 使用合适的评估指标来衡量LLM学习到的主题信息的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，LLM的内部表示能够有效地编码合成数据和自然语料库中的主题信息。通过分析LLM的表示，可以恢复出与LDA模型相似的主题分布。这些结果验证了论文提出的假设，并为从LLM中提取主题信息提供了有力的证据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在信息检索、文本摘要、情感分析等任务中的性能。通过理解LLM如何表示和处理主题信息，可以更好地控制LLM的生成内容，并提高其在特定领域的应用效果。此外，该研究还有助于开发更高效、更可解释的LLM模型。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can produce long, coherent passages of text, suggesting that LLMs, although trained on next-word prediction, must represent the latent structure that characterizes a document. Prior work has found that internal representations of LLMs encode one aspect of latent structure, namely syntax; here we investigate a complementary aspect, namely the document's topic structure. We motivate the hypothesis that LLMs capture topic structure by connecting LLM optimization to implicit Bayesian inference. De Finetti's theorem shows that exchangeable probability distributions can be represented as a mixture with respect to a latent generating distribution. Although text is not exchangeable at the level of syntax, exchangeability is a reasonable starting assumption for topic structure. We thus hypothesize that predicting the next token in text will lead LLMs to recover latent topic distributions. We examine this hypothesis using Latent Dirichlet Allocation (LDA), an exchangeable probabilistic topic model, as a target, and we show that the representations formed by LLMs encode both the topics used to generate synthetic data and those used to explain natural corpus data.