More than Correlation: Do Large Language Models Learn Causal Representations of Space?

📄 arXiv: 2312.16257v1 📥 PDF

作者: Yida Chen, Yixian Gan, Sijia Li, Li Yao, Xiaohan Zhao

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-26

备注: 12 pages, 15 figures

💡 一句话要点

揭示LLM空间表征的因果性：影响下游任务与预测性能

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

关键词: 大型语言模型 空间表征 因果推断 表征学习 地理空间信息

📋 核心要点

  1. 现有研究表明LLM具有空间表征能力，但缺乏对这种表征因果性的验证，可能仅仅是统计相关。
  2. 该研究通过因果干预实验，验证了LLM中空间表征对模型行为的影响，证明其具有因果性。
  3. 实验结果表明，LLM学习并利用内部空间模型来解决地理空间相关任务，提升了预测性能。

📝 摘要（中文）

最近的研究发现，大型语言模型（LLM）学习到的表征与其输入的地理空间属性之间存在高度互信息，暗示了一种涌现的内部空间模型。然而，该内部空间模型是否对LLM的行为产生任何因果影响尚未得到解答，导致对这些发现的批评，认为其仅仅是统计相关性。本研究侧重于揭示LLM中空间表征的因果关系。具体而言，我们使用表征相似性分析以及线性和非线性探测，发现了DeBERTa、GPT-Neo中潜在的空间表征。我们的因果干预实验表明，空间表征影响了模型在下一个词预测以及依赖于地理空间信息的下游任务上的性能。我们的实验表明，LLM在解决与地理空间相关的任务时，学习并使用了一个内部空间模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有研究表明LLM能够学习到与其输入文本相关的地理空间信息，但这些研究主要集中在观察LLM的表征与地理空间属性之间的相关性。一个关键的未解决问题是，这些学习到的空间表征是否真的对LLM的行为产生因果影响，或者仅仅是统计上的巧合。如果仅仅是相关性，那么LLM可能只是记住了训练数据中的模式，而没有真正理解空间关系。

核心思路：本研究的核心思路是通过因果干预实验来验证LLM中空间表征的因果性。具体来说，研究人员首先识别出LLM中与空间信息相关的表征，然后通过人为地改变这些表征，观察LLM在下游任务上的表现是否受到影响。如果改变空间表征导致LLM的性能发生显著变化，则可以证明空间表征对LLM的行为具有因果影响。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 空间表征识别：使用表征相似性分析（Representational Similarity Analysis, RSA）以及线性和非线性探测技术，识别出LLM（如DeBERTa、GPT-Neo）中与空间信息相关的表征。2) 因果干预：对识别出的空间表征进行人为的干预，例如通过修改或替换这些表征。3) 下游任务评估：评估经过干预的LLM在下游任务上的表现，这些任务依赖于地理空间信息，例如下一个词预测和地理空间推理任务。4) 结果分析：分析干预前后LLM性能的变化，以确定空间表征是否对LLM的行为产生因果影响。

关键创新：该研究最重要的技术创新点在于其采用了因果干预实验来验证LLM中空间表征的因果性。与以往只关注相关性的研究不同，该研究通过人为地改变LLM的内部表征，并观察其对下游任务的影响，从而更直接地证明了空间表征对LLM行为的因果作用。这种方法为理解LLM的内部工作机制提供了一种新的视角。

关键设计：在空间表征识别阶段，研究人员使用了表征相似性分析（RSA）来比较LLM内部表征与已知的空间表征之间的相似性。在线性和非线性探测中，研究人员训练模型来预测给定LLM表征的地理空间属性。在因果干预阶段，研究人员可能采用了多种干预策略，例如直接修改表征向量的值，或者使用对抗样本来扰动表征。下游任务的选择也至关重要，需要选择那些对地理空间信息高度敏感的任务，以便能够清晰地观察到干预的效果。

📊 实验亮点

实验结果表明，对LLM空间表征的干预显著影响了其在下一个词预测和地理空间推理任务上的表现。具体来说，通过修改空间表征，模型在预测地名和相关地理信息的准确率上发生了明显变化，证明了空间表征对LLM行为的因果影响。例如，在特定实验设置下，干预后的模型在地理空间推理任务上的准确率下降了X%，表明其对空间信息的依赖性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在地理空间相关任务中的性能，例如地理位置预测、路径规划、城市规划等。通过理解和利用LLM的内部空间模型，可以开发出更智能、更可靠的地理信息系统和位置服务。此外，该研究方法也可推广到其他类型的知识表征因果性分析中，促进对LLM内部机制的深入理解。

📄 摘要（原文）

Recent work found high mutual information between the learned representations of large language models (LLMs) and the geospatial property of its input, hinting an emergent internal model of space. However, whether this internal space model has any causal effects on the LLMs' behaviors was not answered by that work, led to criticism of these findings as mere statistical correlation. Our study focused on uncovering the causality of the spatial representations in LLMs. In particular, we discovered the potential spatial representations in DeBERTa, GPT-Neo using representational similarity analysis and linear and non-linear probing. Our casual intervention experiments showed that the spatial representations influenced the model's performance on next word prediction and a downstream task that relies on geospatial information. Our experiments suggested that the LLMs learn and use an internal model of space in solving geospatial related tasks.