Discovering Hierarchical Latent Capabilities of Language Models via Causal Representation Learning
作者: Jikai Jin, Vasilis Syrgkanis, Sham Kakade, Hanlin Zhang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, stat.ML
发布日期: 2025-06-12
💡 一句话要点
提出因果表示学习框架以评估语言模型潜在能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 因果表示学习 语言模型评估 潜在能力 模型优化 性能分析
📋 核心要点
- 现有语言模型评估方法面临复杂的混杂效应和高昂的计算成本，导致评估结果不够准确。
- 本文提出一种因果表示学习框架，通过将基准性能建模为潜在能力因子的线性变换来解决上述问题。
- 在对1500多个模型进行评估后，发现了一个三节点的线性因果结构，揭示了潜在能力之间的因果关系。
📝 摘要（中文）
语言模型能力的准确评估对于模型开发至关重要。然而，现有方法在因果评估中面临复杂的混杂效应和高昂的计算成本。为此，本文提出了一种因果表示学习框架，将观察到的基准性能建模为少数潜在能力因子的线性变换。通过控制基础模型作为共同混杂因素，识别出这些潜在因子之间的因果关系。我们在包含1500多个模型的综合数据集上应用该方法，发现了一个简洁的三节点线性因果结构，可靠地解释了观察到的性能变化，并揭示了从一般问题解决能力到数学推理能力的明确因果方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决语言模型能力评估中的因果关系识别问题。现有方法由于混杂效应和计算成本高，难以准确评估模型能力。
核心思路：提出因果表示学习框架，通过控制基础模型的影响，将观察到的性能视为潜在能力因子的线性变换，从而识别因果关系。
技术框架：整体框架包括数据收集、潜在因子建模和因果关系识别三个主要模块。首先收集包含1500多个模型的评估数据，然后通过线性变换建模潜在因子，最后识别因果结构。
关键创新：最重要的创新在于通过控制基础模型的影响，识别出潜在能力因子之间的因果关系，这一方法与传统的评估方法有本质区别。
关键设计：在模型设计中，采用线性变换来描述潜在因子，确保因果关系的可识别性，同时在数据处理和模型训练中，严格控制基础模型的变化。
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的因果表示学习框架能够有效识别潜在能力因子之间的因果关系。通过分析1500多个模型的性能，发现了一个三节点的线性因果结构，可靠地解释了性能变化，展示了从问题解决能力到数学推理能力的明确因果路径。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、模型评估和人工智能系统的开发。通过准确识别模型能力的因果关系，研究人员可以更有效地优化和改进语言模型，推动智能系统的进步。未来，该方法可能在其他领域的模型评估中得到应用，提升评估的科学性和准确性。
📄 摘要（原文）
Faithful evaluation of language model capabilities is crucial for deriving actionable insights that can inform model development. However, rigorous causal evaluations in this domain face significant methodological challenges, including complex confounding effects and prohibitive computational costs associated with extensive retraining. To tackle these challenges, we propose a causal representation learning framework wherein observed benchmark performance is modeled as a linear transformation of a few latent capability factors. Crucially, these latent factors are identified as causally interrelated after appropriately controlling for the base model as a common confounder. Applying this approach to a comprehensive dataset encompassing over 1500 models evaluated across six benchmarks from the Open LLM Leaderboard, we identify a concise three-node linear causal structure that reliably explains the observed performance variations. Further interpretation of this causal structure provides substantial scientific insights beyond simple numerical rankings: specifically, we reveal a clear causal direction starting from general problem-solving capabilities, advancing through instruction-following proficiency, and culminating in mathematical reasoning ability. Our results underscore the essential role of carefully controlling base model variations during evaluation, a step critical to accurately uncovering the underlying causal relationships among latent model capabilities.