Mechanisms vs. Outcomes: Probing for Syntax Fails to Explain Performance on Targeted Syntactic Evaluations

📄 arXiv: 2506.16678v2 📥 PDF

作者: Ananth Agarwal, Jasper Jian, Christopher D. Manning, Shikhar Murty

分类: cs.CL

发布日期: 2025-06-20 (更新: 2025-11-08)

期刊: Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

💡 一句话要点

提出机制与结果框架以探讨语言模型的句法表现

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

关键词: 语言模型 句法分析 可解释性研究 探测方法 下游任务

📋 核心要点

  1. 现有的探测方法无法有效预测语言模型在句法评估中的实际表现，存在显著的理论与实践脱节。
  2. 论文提出了一种“机制与结果”框架，通过评估多个模型的句法特征与其下游表现之间的关系，探索句法理解的本质。
  3. 实验结果显示，探测得到的句法特征与模型在特定句法任务中的表现之间缺乏一致性，揭示了当前研究的局限性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在文本处理和生成中展现出对句法的强大掌握，暗示其内部化了层次句法和依赖关系的理解。然而，如何准确表示句法结构仍是可解释性研究中的一个开放问题。本文采用“机制与结果”框架，评估了32个开放权重的变换器模型，发现通过探测提取的句法特征无法可靠预测模型在特定句法评估中的表现。这一结果突显了潜在句法表示与下游任务中可观察句法行为之间的显著脱节。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决探测方法在预测语言模型句法表现中的有效性问题。现有研究未能建立探测准确性与下游句法表现之间的可靠联系，导致理论与实践的脱节。

核心思路：论文采用“机制与结果”框架，系统评估32个开放权重的变换器模型，探讨句法特征与实际表现之间的关系，旨在揭示潜在句法表示的局限性。

技术框架：研究首先通过探测方法提取模型的句法特征，随后将这些特征与模型在特定句法评估中的表现进行对比分析，最终得出结论。

关键创新：本研究的主要创新在于系统性地评估了句法探测与下游任务表现之间的关系，揭示了二者之间的显著脱节，挑战了现有的句法理解理论。

关键设计：研究中采用了多种句法评估任务，使用开放权重的变换器模型进行实验，确保了结果的广泛适用性和可靠性。

📊 实验亮点

实验结果表明，探测得到的句法特征与模型在特定句法任务中的表现之间缺乏一致性，具体而言，32个模型的探测准确性与下游句法评估结果之间的相关性显著低于预期，揭示了当前句法理解研究的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的句法分析、机器翻译和文本生成等。通过深入理解语言模型的句法表现，可以为改进模型设计和提升下游任务性能提供理论支持，推动语言理解技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) exhibit a robust mastery of syntax when processing and generating text. While this suggests internalized understanding of hierarchical syntax and dependency relations, the precise mechanism by which they represent syntactic structure is an open area within interpretability research. Probing provides one way to identify the mechanism of syntax being linearly encoded in activations, however, no comprehensive study has yet established whether a model's probing accuracy reliably predicts its downstream syntactic performance. Adopting a "mechanisms vs. outcomes" framework, we evaluate 32 open-weight transformer models and find that syntactic features extracted via probing fail to predict outcomes of targeted syntax evaluations across English linguistic phenomena. Our results highlight a substantial disconnect between latent syntactic representations found via probing and observable syntactic behaviors in downstream tasks.