Differential syntactic and semantic encoding in LLMs

📄 arXiv: 2601.04765v1 📥 PDF

作者: Santiago Acevedo, Alessandro Laio, Marco Baroni

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

通过分析LLM内部表征，揭示句法和语义信息的差异化编码方式

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

关键词: 大型语言模型 句法编码 语义编码 表征学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 大型语言模型如何编码句法和语义信息是一个重要的研究问题，理解这一点有助于提升模型的可解释性和控制能力。
  2. 该研究通过计算句法和语义“质心”，并分析其对句子向量相似性的影响，揭示了句法和语义信息的线性编码特性。
  3. 实验表明，句法和语义信息的跨层编码profile不同，且二者可以解耦，暗示了LLM内部存在差异化的编码机制。

📝 摘要（中文）

本文研究了大型语言模型（LLM）内部层表示中句法和语义信息的编码方式，重点关注了超大型模型DeepSeek-V3。研究发现，通过对共享句法结构或语义的句子的隐藏层表征向量进行平均，可以获得能够捕捉表征中包含的大部分句法和语义信息的向量。特别是，从句子向量中减去这些句法和语义“质心”会显著影响其与句法和语义匹配的句子的相似性，表明句法和语义至少部分地以线性方式编码。此外，研究还发现句法和语义的跨层编码profile不同，并且这两种信号可以在一定程度上解耦，表明LLM表征中对这两种类型的语言信息进行了差异化编码。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在处理自然语言时，其内部如何编码句子的句法结构和语义信息是一个重要的研究问题。理解LLM如何区分和处理这两种信息，有助于更好地理解模型的运作机制，并为改进模型提供指导。现有方法可能缺乏对句法和语义信息在LLM内部表征中差异的细致分析。

核心思路：该论文的核心思路是通过分析LLM内部隐藏层表征，来揭示句法和语义信息的编码方式。具体而言，通过计算具有相似句法结构或语义的句子的表征向量的平均值（即“质心”），并分析这些质心对句子相似性的影响，来推断句法和语义信息的编码方式。如果减去句法/语义质心后，句子与句法/语义相似句子的相似度显著降低，则表明句法/语义信息被线性编码。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择一个大型语言模型（DeepSeek-V3）。2) 准备包含不同句法结构和语义的句子数据集。3) 使用LLM处理这些句子，并提取其内部隐藏层的表征向量。4) 对于具有相似句法结构或语义的句子，计算其表征向量的平均值，得到句法或语义“质心”。5) 分析句子向量与句法/语义相似句子的相似度，以及减去句法/语义质心后相似度的变化。6) 分析句法和语义信息在不同层之间的编码profile。

关键创新：该研究的关键创新在于：1) 提出了一种基于“质心”的方法来分析LLM内部句法和语义信息的编码方式。2) 揭示了句法和语义信息在LLM内部至少部分地以线性方式编码。3) 发现句法和语义信息的跨层编码profile不同，且二者可以解耦，暗示了LLM内部存在差异化的编码机制。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 使用DeepSeek-V3作为研究对象，因为它是一个超大型模型，具有较强的语言理解能力。2) 通过平均隐藏层表征向量来计算句法和语义“质心”。3) 通过分析减去质心前后句子相似度的变化来推断句法和语义信息的编码方式。4) 通过分析不同层之间的编码profile来研究句法和语义信息的跨层编码特性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

📊 实验亮点

研究发现，从句子向量中减去句法或语义“质心”会显著影响其与句法或语义匹配的句子的相似性，表明句法和语义至少部分地以线性方式编码。此外，研究还发现句法和语义的跨层编码profile不同，并且这两种信号可以在一定程度上解耦，表明LLM表征中对这两种类型的语言信息进行了差异化编码。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的可解释性和可控性。通过理解模型如何编码句法和语义信息，可以更好地控制模型的生成行为，例如生成具有特定句法结构的文本，或避免生成语义不一致的文本。此外，该研究还可以为改进LLM的训练方法提供指导，例如设计更有效的损失函数或网络结构，以更好地编码句法和语义信息。

📄 摘要（原文）

We study how syntactic and semantic information is encoded in inner layer representations of Large Language Models (LLMs), focusing on the very large DeepSeek-V3. We find that, by averaging hidden-representation vectors of sentences sharing syntactic structure or meaning, we obtain vectors that capture a significant proportion of the syntactic and semantic information contained in the representations. In particular, subtracting these syntactic and semantic ``centroids'' from sentence vectors strongly affects their similarity with syntactically and semantically matched sentences, respectively, suggesting that syntax and semantics are, at least partially, linearly encoded. We also find that the cross-layer encoding profiles of syntax and semantics are different, and that the two signals can to some extent be decoupled, suggesting differential encoding of these two types of linguistic information in LLM representations.