Analyzing Conceptual Representation in Large Language Models with Reverse-Dictionary Probe

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于 2024-04-30 10:35:17 发布

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分类专栏： LLM Daily 文章标签：语言模型

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/138337795

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本文通过反向字典任务研究大型语言模型（LLM）的概念推理能力，发现模型能有效从描述中推断概念，其表示空间编码了对象类别和特征信息，对一般推理性能有预测作用。尽管存在句法泛化，但模型在概念推理上的表现可能揭示了其更广泛常识推理的潜力。

本文是LLM系列文章，针对《On the Tip of the Tongue: Analyzing Conceptual Representation in Large Language Models with Reverse-Dictionary Probe》的翻译。

摘要

探索和增强大型语言模型（LLM）的推理能力仍然是一个悬而未决的关键问题。在这里，我们将反向字典任务作为一个案例研究，以探究它们的概念推理能力。我们使用上下文学习来指导模型生成语言描述中隐含的对象概念的术语。模型在该任务中稳健地实现了高精度，并且它们的表示空间对关于对象类别和细粒度特征的信息进行编码。进一步的实验表明，尽管模型之间的句法泛化行为相似，但反向字典任务所探索的概念推理能力预测了模型在多个基准上的一般推理性能。探索性分析表明，用描述来提示LLM⇒单词示例可以在任务解释的表层差异之外引发泛化，并促进更广泛的常识推理问题的模型。