Punctuation and Predicates in Language Models

📄 arXiv: 2508.14067v1 📥 PDF

作者: Sonakshi Chauhan, Maheep Chaudhary, Koby Choy, Samuel Nellessen, Nandi Schoots

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-08-11

💡 一句话要点

探讨标点符号在语言模型中的重要性及推理机制

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

关键词: 语言模型 标点符号 推理机制 模型可解释性 干预技术

📋 核心要点

  1. 现有研究未充分揭示标点符号在大型语言模型中的计算重要性，尤其是其在不同模型中的作用差异。
  2. 本文通过干预技术评估标点符号在GPT-2、DeepSeek和Gemma中的必要性和充分性，探索模型对输入成分的处理方式。
  3. 实验结果显示，GPT-2对标点符号的依赖性显著，而DeepSeek和Gemma则表现出较低的依赖性，揭示了模型间的差异。

📝 摘要（中文）

本文探讨了在大型语言模型（LLMs）中信息的收集和传播方式。研究发现标点符号在模型中的计算重要性，尤其是在GPT-2中，标点符号在多个层次上既是必要的也是充分的。通过干预技术，评估了标点符号在不同模型中的作用，并进一步研究了模型对输入不同成分的处理方式。实验结果揭示了模型在处理条件语句和全称量化时的显著差异，为理解LLMs的内部机制提供了新视角，并对可解释性有重要影响。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决标点符号在大型语言模型中的作用及其对模型推理的影响，现有方法未能充分探讨不同模型对标点符号的依赖性和处理方式。

核心思路：通过干预技术评估标点符号在不同层次上的必要性和充分性，探索模型对输入成分的处理机制，特别是条件语句和全称量化的推理差异。

技术框架：研究采用干预实验和层交换实验，分析不同模型（GPT-2、DeepSeek、Gemma）对标点符号和推理规则的处理，整体流程包括数据准备、模型训练、干预实施及结果分析。

关键创新：最重要的创新在于揭示了标点符号在不同模型中的计算重要性差异，尤其是GPT-2对标点符号的强依赖性，这为理解模型内部机制提供了新视角。

关键设计：实验中采用了干预技术，评估标点符号的影响，设置了不同的干预条件，并对模型的表现进行了系统性分析，确保结果的可靠性和可重复性。

📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-2在多个层次上对标点符号的依赖性强，而DeepSeek和Gemma则表现出较低的依赖性。通过干预实验，条件语句和全称量化的处理差异显著，进一步验证了模型间的推理机制差异。

🎯 应用场景

该研究为自然语言处理领域提供了新的理解框架，尤其在模型可解释性和优化方面具有重要应用价值。未来可在文本生成、机器翻译等任务中，利用对标点符号和推理机制的深入理解，提升模型性能和用户体验。

📄 摘要（原文）

In this paper we explore where information is collected and how it is propagated throughout layers in large language models (LLMs). We begin by examining the surprising computational importance of punctuation tokens which previous work has identified as attention sinks and memory aids. Using intervention-based techniques, we evaluate the necessity and sufficiency (for preserving model performance) of punctuation tokens across layers in GPT-2, DeepSeek, and Gemma. Our results show stark model-specific differences: for GPT-2, punctuation is both necessary and sufficient in multiple layers, while this holds far less in DeepSeek and not at all in Gemma. Extending beyond punctuation, we ask whether LLMs process different components of input (e.g., subjects, adjectives, punctuation, full sentences) by forming early static summaries reused across the network, or if the model remains sensitive to changes in these components across layers. Extending beyond punctuation, we investigate whether different reasoning rules are processed differently by LLMs. In particular, through interchange intervention and layer-swapping experiments, we find that conditional statements (if, then), and universal quantification (for all) are processed very differently. Our findings offer new insight into the internal mechanisms of punctuation usage and reasoning in LLMs and have implications for interpretability.