Locating and Extracting Relational Concepts in Large Language Models

📄 arXiv: 2406.13184v1 📥 PDF

作者: Zijian Wang, Britney White, Chang Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-19

期刊: Findings of ACL2024

💡 一句话要点

提出基于因果中介分析的关系概念定位方法，并成功从LLM中提取关系表示。

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

关键词: 大型语言模型 关系概念 因果中介分析 知识表示 事实回忆

📋 核心要点

  1. 大型语言模型中关系概念的表示未知，知识回忆过程缺乏可解释性，阻碍了对LLM内部机制的理解。
  2. 通过因果中介分析，定位LLM中表达关系概念的隐藏状态，并将其作为关系表示提取出来。
  3. 实验表明提取的关系表示具有高可信度，可移植到其他任务，并能实现可控的事实回忆。

📝 摘要（中文）

关系概念是知识表示的基础，它促进了实体概念之间的关联，使我们能够表达和理解复杂的知识。通过自然语言提示表达关系概念，人们可以轻松地与大型语言模型（LLM）交互并回忆所需的知识。然而，知识回忆的过程缺乏可解释性，并且LLM中关系概念的表示仍然未知。本文通过在事实回忆过程中进行因果中介分析，识别能够表达实体和关系概念的隐藏状态。研究结果表明，在输入提示的最后一个token位置，存在仅表达关系概念因果效应的隐藏状态。基于此，我们假设这些隐藏状态可以被视为关系表示，并成功地从LLM中提取它们。实验结果表明关系表示具有很高的可信度：它们可以灵活地移植到其他事实回忆过程中，也可以用作鲁棒的实体连接器。此外，我们还表明，关系表示在通过关系重写实现可控事实回忆方面具有显著的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）中关系概念表示的不可知性问题。现有方法无法解释LLM如何存储和利用关系知识进行事实回忆，缺乏对LLM内部机制的理解。这使得我们难以控制和优化LLM的行为，例如进行可控的事实回忆或知识编辑。

核心思路：论文的核心思路是通过因果中介分析，找到LLM中负责表达关系概念的隐藏状态。作者假设，在事实回忆过程中，LLM内部存在一些神经元或隐藏状态，它们专门负责处理关系信息，并将实体概念连接起来。通过识别这些隐藏状态，可以提取出关系表示，并进一步研究其性质和应用。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 设计包含实体和关系概念的自然语言提示；2) 使用LLM进行事实回忆，并记录每个token位置的隐藏状态；3) 使用因果中介分析方法，量化每个隐藏状态对事实回忆结果的因果效应；4) 识别出因果效应主要由关系概念驱动的隐藏状态，并将其作为关系表示提取出来；5) 通过一系列实验，验证提取的关系表示的有效性和可移植性。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于使用因果中介分析来定位和提取LLM中的关系表示。与以往的研究不同，该方法不依赖于人工标注或预定义的知识库，而是直接从LLM的内部活动中学习关系表示。这种方法具有更高的灵活性和可扩展性，可以应用于不同的LLM和不同的关系类型。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的自然语言提示，确保提示中包含清晰的实体和关系概念；2) 使用总效应、直接效应和间接效应等指标来量化因果中介分析的结果；3) 设计了一系列实验，包括关系表示的可移植性测试、实体连接测试和可控事实回忆测试，以验证提取的关系表示的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过因果中介分析提取的关系表示具有很高的可信度。这些关系表示可以成功地移植到其他事实回忆过程中，作为鲁棒的实体连接器，并实现可控的事实回忆。例如，通过关系重写，可以改变LLM的事实回忆结果，从而实现对LLM行为的控制。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于知识图谱构建、问答系统、信息检索等领域。通过提取和利用LLM中的关系表示，可以提高知识推理的准确性和效率，并实现可控的事实回忆和知识编辑。此外，该方法还可以用于分析和理解LLM的内部机制，为LLM的改进和优化提供指导。

📄 摘要（原文）

Relational concepts are indeed foundational to the structure of knowledge representation, as they facilitate the association between various entity concepts, allowing us to express and comprehend complex world knowledge. By expressing relational concepts in natural language prompts, people can effortlessly interact with large language models (LLMs) and recall desired factual knowledge. However, the process of knowledge recall lacks interpretability, and representations of relational concepts within LLMs remain unknown to us. In this paper, we identify hidden states that can express entity and relational concepts through causal mediation analysis in fact recall processes. Our finding reveals that at the last token position of the input prompt, there are hidden states that solely express the causal effects of relational concepts. Based on this finding, we assume that these hidden states can be treated as relational representations and we can successfully extract them from LLMs. The experimental results demonstrate high credibility of the relational representations: they can be flexibly transplanted into other fact recall processes, and can also be used as robust entity connectors. Moreover, we also show that the relational representations exhibit significant potential for controllable fact recall through relation rewriting.