Fine-Tuning Improves Information Conveyance in Language Models

📄 arXiv: 2605.30844v1 📥 PDF

作者: Yuwei Cheng, Weiyi Tian, Haifeng Xu

分类: cs.CL, cs.AI, stat.ML

发布日期: 2026-05-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Canopy Entropy以解决语言模型信息传递效率问题

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

关键词: 语言模型 细调 信息传递 不确定性 语义多样性 生成模型 熵度量

📋 核心要点

  1. 现有分析未能考虑输出长度这一关键因素，导致对细调对不确定性和多样性的影响理解不足。
  2. 本文提出Canopy Entropy（$ ext{CE}^igstar$），从树的视角量化语言生成的有效空间，捕捉输出长度和生成序列的不确定性。
  3. 实验证明，细调模型在信息传递效率上表现出更强的正相关性，且在控制其他因素后，细调显著提升了熵率与语义多样性之间的相关性。

📝 摘要（中文）

细调通常被认为会降低大型语言模型的不确定性和多样性，但现有分析忽视了输出长度这一关键因素，因此未能全面捕捉不确定性在整个生成过程中的分布。为此，本文提出了Canopy Entropy（$ ext{CE}^igstar$），一种从树的视角看待语言生成的度量，能够自然量化生成空间的有效大小。$ ext{CE}^igstar$同时捕捉输出长度和生成序列的不确定性，表明细调不仅没有简单地减少不确定性，而是将其重新组织为更具信息量和语义意义的生成结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有分析忽视输出长度对语言模型生成不确定性影响的问题，导致对细调效果的理解不全面。

核心思路：提出Canopy Entropy（$ ext{CE}^igstar$）作为一种新度量，从树的视角量化生成空间的有效大小，能够同时捕捉输出长度和生成序列的不确定性。

技术框架：整体框架包括生成模型的细调过程，通过$ ext{CE}^igstar$度量生成的有效性，并分析输出长度与信息传递效率之间的关系。

关键创新：最重要的创新在于提出了$ ext{CE}^igstar$这一新度量，能够量化生成空间的有效性，并揭示细调如何将不确定性转化为语义多样性。

关键设计：在设计中，考虑了输出长度与熵的相关性，通过引入长度-熵相关项$ρ(N, r_N)$，量化信息传递效率，确保模型在细调后能够更有效地生成信息丰富的输出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，细调模型在信息传递效率上表现出更强的正相关性，尤其在控制模型家族、任务和输出长度后，细调使熵率与语义多样性之间的相关性几乎增加了三倍，表明细调有效提升了模型的生成质量。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和文本生成等。通过提高语言模型的信息传递效率，能够在实际应用中生成更具语义丰富性的文本，提升用户体验和交互质量。未来，该方法可能推动更智能的对话系统和内容生成工具的发展。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning is often believed to reduce uncertainty and diversity in large language models, but existing analyses overlook output length, a key confounder, and therefore fail to capture how uncertainty is distributed across an entire generation rollout. To address this, we propose Canopy Entropy ($\mathrm{CE}^\star$), a measure that views language generation from a tree perspective, where ``canopy'' represents the space of all possible rollouts, making $\mathrm{CE}^\star$ naturally quantify the effective size of the generation space. $\mathrm{CE}^\star$ jointly captures uncertainty in both the output length $N$ and the generated sequence $Y_{1:N}$ -- indeed, we show that it equals to total Shannon entropy $H(N, Y_{1:N}\mid X)$, where $X$ denotes the prompt. This formulation yields interpretable metrics, including a length-entropy correlation term $ρ(N, r_N)$, where $r_N$ is the entropy rate, quantifying information conveyance efficiency by indicating whether longer outputs are more or less informative per token. Empirically, across tasks and model families, we find that fine-tuned models consistently exhibit stronger positive correlation $ρ(N, r_N)$, even when total entropy decreases. Furthermore, after controlling for model family, task, prompt, and output-length effects, we find that fine-tuning nearly triples the correlation strength between entropy rate and semantic diversity, suggesting that aligned models convert token uncertainty into semantic diversity more efficiently. Overall, these results demonstrate that fine-tuning does not simply reduce uncertainty, but fundamentally reorganizes it into more informative and semantically meaningful generations. Our code is available at https://github.com/WeiyiTian/canopy-entropy.