Language Models Are Implicitly Continuous

📄 arXiv: 2504.03933v1 📥 PDF

作者: Samuele Marro, Davide Evangelista, X. Angelo Huang, Emanuele La Malfa, Michele Lombardi, Michael Wooldridge

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-04-04

备注: Published at ICLR 2025

💡 一句话要点

揭示Transformer语言模型将句子隐式地表示为连续时间函数

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

关键词: 大型语言模型 Transformer 连续性 语言表示 神经网络 时间序列 空间连续性

📋 核心要点

  1. 现有语言模型通常使用离散序列建模语言，未能充分利用神经网络的连续性和平滑性。
  2. 该研究发现Transformer模型将句子隐式地表示为连续时间函数，揭示了LLM理解语言的新视角。
  3. 实验表明，包括Llama系列在内的多个先进LLM都表现出这种连续性特征，暗示其语言处理方式与人类不同。

📝 摘要（中文）

本文研究表明，基于Transformer的语言模型隐式地学习将句子表示为定义在连续输入空间上的连续时间函数。这种现象存在于包括Llama2、Llama3、Phi3、Gemma、Gemma2和Mistral在内的大多数先进的大型语言模型（LLM）中，表明LLM对语言的推理方式与人类存在根本差异。该研究正式扩展了Transformer，以捕捉输入和输出空间中时间和空间连续性的细微差别。研究结果挑战了传统对LLM如何理解语言的解释，并具有若干语言和工程方面的意义。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言模型通常将语言视为离散序列，忽略了底层神经网络的连续性本质。这种离散表示可能限制了模型捕捉语言细微差别的能力，并且与人类的语言理解方式存在差异。该研究旨在探索LLM是否以及如何利用其连续性来处理语言。

核心思路：该研究的核心思路是，尽管Transformer模型处理的是离散的token序列，但其内部表示可能具有连续性。通过分析模型在连续输入空间上的行为，可以揭示其是否以及如何将句子表示为连续函数。这种连续表示能够捕捉到token之间的关系，从而更好地理解语言的细微差别。

技术框架：该研究通过分析多个先进LLM（如Llama2、Llama3等）的内部表示来验证其假设。具体而言，研究人员设计实验来观察模型在连续变化的输入上的输出变化。如果模型能够平滑地处理这些变化，则表明其内部表示具有连续性。此外，该研究还提出了对Transformer的扩展，以显式地捕捉时间和空间连续性。

关键创新：该研究最重要的创新点在于揭示了LLM的隐式连续性。以往的研究主要关注LLM的离散token处理能力，而忽略了其底层神经网络的连续性本质。该研究表明，LLM实际上是将句子表示为连续函数，这与传统的离散表示方法存在根本区别。这种连续表示可能有助于LLM更好地理解语言的细微差别和上下文信息。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 选择多个先进LLM进行分析，以确保结果的普遍性；2) 设计实验来观察模型在连续变化的输入上的输出变化，以验证其连续性；3) 提出对Transformer的扩展，以显式地捕捉时间和空间连续性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节可能因不同的LLM而异，但核心思想是探索和利用LLM的连续性。

📊 实验亮点

该研究通过实验证明，包括Llama2、Llama3、Phi3、Gemma、Gemma2和Mistral在内的大多数先进LLM都表现出隐式连续性。这意味着这些模型能够平滑地处理连续变化的输入，并且其内部表示具有连续性特征。这些发现挑战了传统对LLM如何理解语言的解释，并为未来的研究方向提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于改进语言模型的鲁棒性和泛化能力，例如提高模型在噪声环境下的表现或处理不同风格的文本。此外，该研究还可能启发新的语言模型架构设计，例如显式地利用连续表示来提高模型的语言理解能力。该研究对于开发更接近人类语言理解方式的AI系统具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Language is typically modelled with discrete sequences. However, the most successful approaches to language modelling, namely neural networks, are continuous and smooth function approximators. In this work, we show that Transformer-based language models implicitly learn to represent sentences as continuous-time functions defined over a continuous input space. This phenomenon occurs in most state-of-the-art Large Language Models (LLMs), including Llama2, Llama3, Phi3, Gemma, Gemma2, and Mistral, and suggests that LLMs reason about language in ways that fundamentally differ from humans. Our work formally extends Transformers to capture the nuances of time and space continuity in both input and output space. Our results challenge the traditional interpretation of how LLMs understand language, with several linguistic and engineering implications.