Quantifying Semantic Emergence in Language Models

📄 arXiv: 2405.12617v2 📥 PDF

作者: Hang Chen, Xinyu Yang, Jiaying Zhu, Wenya Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-21 (更新: 2024-12-18)

备注: 17 pages

💡 一句话要点

提出信息涌现度量（IE）以量化语言模型从token中提取语义信息的能力。

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

关键词: 语言模型 语义理解 信息涌现 互信息 量化评估

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏量化LLM语义理解能力的有效指标，难以评估模型在不同任务和架构下的语义提取性能。
  2. 论文提出信息涌现度（IE）指标，通过比较宏观和微观层面的熵减少来量化语义信息，无需特定任务或模型架构。
  3. 在合成ICL和自然语句上的实验表明，IE能够有效捕捉语义信息，并揭示了语言模型中语义涌现的有趣模式。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在捕捉语义信息方面的卓越能力已得到广泛认可。然而，目前尚无成熟的指标来量化这种能力。本文提出了一种定量指标，即信息涌现度（Information Emergence, IE），旨在衡量LLM从输入token中提取语义的能力。我们将“语义”形式化为从token序列中抽象出的有意义的信息，并通过比较token序列（宏观层面）和单个token（微观层面）的熵减少来量化它。为此，我们设计了一个轻量级的估计器来计算每个Transformer层的互信息，该估计器与不同的任务和语言模型架构无关。我们将IE应用于合成的上下文学习（ICL）场景和自然语句上下文。实验证明了语义的信息性和模式。其中一些模式证实了传统的先验语言知识，其余的则相对出乎意料，这可能提供新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在理解和生成文本方面表现出色，但缺乏一种通用的、可量化的方法来评估其语义理解能力。现有的评估方法通常依赖于特定任务的性能指标，难以直接衡量模型从输入token中提取和抽象语义信息的能力。因此，如何设计一种与任务无关、模型无关的指标来量化语言模型的语义涌现能力是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是将“语义”定义为从token序列中抽象出的有意义的信息，并通过比较token序列整体（宏观层面）和单个token（微观层面）的熵减少来量化这种信息。如果一个token序列能够显著降低预测的熵，那么说明该序列包含了丰富的语义信息。信息涌现度（IE）越高，表明模型从输入token中提取语义信息的能力越强。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入token序列到语言模型中，获取每一层的隐层表示。2) 使用轻量级的互信息估计器计算每一层中token序列整体和单个token的互信息。3) 根据互信息计算信息涌现度（IE），作为模型语义理解能力的量化指标。该框架具有通用性，可以应用于不同的语言模型架构和任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了信息涌现度（IE）这一概念，并设计了一种轻量级的互信息估计器来计算IE。与传统的基于任务的评估方法不同，IE是一种与任务无关的指标，可以直接衡量模型从输入token中提取语义信息的能力。此外，该方法还具有模型无关性，可以应用于不同的语言模型架构。

关键设计：论文设计了一个轻量级的互信息估计器，用于计算每个Transformer层的互信息。该估计器基于神经网络，输入为隐层表示，输出为互信息值。为了保证估计的准确性，论文采用了合适的损失函数和训练策略。此外，论文还对信息涌现度的计算公式进行了优化，使其能够更好地反映模型语义理解能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，信息涌现度（IE）能够有效捕捉语言模型中的语义信息。在合成ICL场景中，IE能够区分不同的语义模式。在自然语句上下文中，IE揭示了语言模型中语义涌现的有趣模式，其中一些模式证实了传统的先验语言知识，其余的则相对出乎意料。这些结果表明，IE是一种有价值的语义理解能力量化指标。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和比较不同语言模型的语义理解能力，指导模型设计和训练，以及分析模型在不同任务中的语义表示。此外，该方法还可以用于诊断模型在处理特定类型的文本时可能存在的语义理解问题，从而提高模型的鲁棒性和可靠性。该研究对于推动自然语言处理领域的发展具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are widely recognized for their exceptional capacity to capture semantics meaning. Yet, there remains no established metric to quantify this capability. In this work, we introduce a quantitative metric, Information Emergence (IE), designed to measure LLMs' ability to extract semantics from input tokens. We formalize ``semantics'' as the meaningful information abstracted from a sequence of tokens and quantify this by comparing the entropy reduction observed for a sequence of tokens (macro-level) and individual tokens (micro-level). To achieve this, we design a lightweight estimator to compute the mutual information at each transformer layer, which is agnostic to different tasks and language model architectures. We apply IE in both synthetic in-context learning (ICL) scenarios and natural sentence contexts. Experiments demonstrate informativeness and patterns about semantics. While some of these patterns confirm the conventional prior linguistic knowledge, the rest are relatively unexpected, which may provide new insights.