大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息？這一問題在計算機科學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域一直存在爭議。然而，MIT的一項新研究表明，僅基于文本形式訓(xùn)練、用于預(yù)測下一個token的語言模型確實能學(xué)習(xí)和表示文本的意義。

雖然大型預(yù)訓(xùn)練語言模型（LLM）在一系列下游任務(wù)中展現(xiàn)出飛速提升的性能，但它們是否真的理解其使用和生成的文本語義？

長期以來，AI社區(qū)對這一問題存在很大的分歧。有一種猜測是，純粹基于語言的形式（例如訓(xùn)練語料庫中token的條件分布）進(jìn)行訓(xùn)練的語言模型不會獲得任何語義。相反，它們僅僅是根據(jù)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中收集的表面統(tǒng)計相關(guān)性來生成文本，其強大的涌現(xiàn)能力則歸因于模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模。這部分人將LLM稱為「隨機鸚鵡」。

但也有一部分人不認(rèn)同此觀點。一項最近的研究表明，大約51%的NLP社區(qū)受訪者同意：「一些僅通過文本訓(xùn)練的生成模型，在擁有足夠的數(shù)據(jù)和計算資源的情況下，可以以某種有意義的方式理解自然語言（超越表面層面的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)，涉及對語言背后的語義和概念的理解）」。

為了探究這個懸而未決的問題，來自MIT CSAIL的研究人員展開了詳細(xì)研究。

論文地址：https://paperswithcode.com/paper/evidence-of-meaning-in-language-models

該研究使用的語言模型僅訓(xùn)練成為文本預(yù)測下一個token的模型，并制定兩個假設(shè)：

H1：僅通過對文本進(jìn)行下一個token預(yù)測訓(xùn)練的LM在根本上受限于重復(fù)其訓(xùn)練語料庫中的表面層次統(tǒng)計相關(guān)性；

H2LM無法對其消化和生成的文本賦予意義。

為了探究 H1 和 H2兩個假設(shè)的正確性，該研究將語言建模應(yīng)用于程序合成任務(wù)，即在給定輸入輸出示例形式規(guī)范的情況下合成程序。該研究采用這種方法的主要是因為程序的意義（和正確性）完全由編程語言的語義決定。

具體來說，該研究在程序及其規(guī)范的語料庫上訓(xùn)練語言模型（LM），然后使用線性分類器探測 LM 對于程序語義表征的隱藏狀態(tài)。該研究發(fā)現(xiàn)探測器提取語義的能力在初始化時是隨機的，然后在訓(xùn)練期間經(jīng)歷相變，這種相變與 LM 在未見過規(guī)范的情況下生成正確程序的能力強相關(guān)。此外，該研究還展示了一項介入實驗的結(jié)果，該實驗表明語義在模型狀態(tài)中得以表征（而不是通過探測器（probe）進(jìn)行學(xué)習(xí)）。

該研究的主要貢獻(xiàn)包括：

1、實驗結(jié)果表明，在執(zhí)行預(yù)測下一個token任務(wù)的 LM 中出現(xiàn)了有意義的表征。具體來說，該研究使用經(jīng)過訓(xùn)練的 LM 在給定幾個輸入輸出示例的情況下生成程序，然后訓(xùn)練一個線性探測器，以從模型狀態(tài)中提取有關(guān)程序狀態(tài)的信息。研究者發(fā)現(xiàn)內(nèi)部表征包含以下線性編碼：(1) 抽象語義（抽象解釋）——在程序執(zhí)行過程中跟蹤指定輸入；(2) 與尚未生成的程序token對應(yīng)的未來程序狀態(tài)預(yù)測。在訓(xùn)練期間，這些語義的線性表征與 LM 在訓(xùn)練步驟中生成正確程序的能力同步發(fā)展。

2、該研究設(shè)計并評估了一種新穎的介入（interventional）方法，以探究從表征中提取意義時LM 和探測器的貢獻(xiàn)。具體來說，該研究試圖分析以下兩個問題中哪個成立：(1) LM 表征包含純（句法）轉(zhuǎn)錄本（transcript），同時探測器學(xué)習(xí)解釋轉(zhuǎn)錄本以推斷含義；（2）LM 表征包含語義狀態(tài)，探測器只是從語義狀態(tài)中提取含義。實驗結(jié)果表明 LM 表征實際上與原始語義對齊（而不是僅僅編碼一些詞匯和句法內(nèi)容），這說明假設(shè)H2是錯誤的。

3、該研究表明 LM 的輸出與訓(xùn)練分布不同，具體表現(xiàn)為LM 傾向于生成比訓(xùn)練集中的程序更短的程序（并且仍然是正確的）。雖然 LM 合成正確程序的能力有所提高，但LM 在訓(xùn)練集中的程序上的困惑度仍然很高，這表明假設(shè)H1是錯誤的。

總的來說，該研究提出了一個框架，用于根據(jù)編程語言的語義對 LM 進(jìn)行實證研究。這種方法使我們能夠定義、測量和試驗來自底層編程語言的精確形式語義的概念，從而有助于理解當(dāng)前 LM 的涌現(xiàn)能力。

研究背景

該研究使用跟蹤語義作為程序含義模型。作為編程語言理論中一個基礎(chǔ)主題，形式語義學(xué)主要研究如何正式地為語言中的字符串分配語義。該研究使用的語義模型包括跟蹤程序的執(zhí)行：給定一組輸入（即變量賦值），一個（句法）程序的含義是用從表達(dá)式中計算出的語義值標(biāo)識的，跟蹤軌跡是根據(jù)輸入執(zhí)行程序時生成的中間值序列。

將跟蹤軌跡用于程序含義模型具有幾個重要原因：首先，準(zhǔn)確跟蹤一段代碼的能力與解釋代碼的能力直接相關(guān)；其次，計算機科學(xué)教育也強調(diào)跟蹤是理解程序開發(fā)和定位推理錯誤的重要方法；第三，專業(yè)的程序開發(fā)依賴基于跟蹤的調(diào)試器（dbugger）。

該研究使用的訓(xùn)練集包含100萬個隨機抽樣的Karel程序。20世紀(jì)70年代，斯坦福大學(xué)畢業(yè)生 Rich Pattis 設(shè)計了一個程序環(huán)境，讓學(xué)生教機器人來解決簡單的問題，這個機器人被稱為Karel機器人。

該研究通過隨機采樣來構(gòu)造訓(xùn)練樣本的參考程序，然后采樣5個隨機輸入并執(zhí)行程序得到對應(yīng)的5個輸出。LM 被訓(xùn)練為對樣本語料庫執(zhí)行下一個token預(yù)測。在測試時，該研究只提供輸入輸出前綴給LM，并使用貪心解碼完成程序。下圖1描繪了一個實際的參考程序和經(jīng)過訓(xùn)練的 LM 的完成情況。

該研究訓(xùn)練了一個現(xiàn)成的 Transformer 模型對數(shù)據(jù)集執(zhí)行下一個token預(yù)測。經(jīng)過 64000 個訓(xùn)練步驟（training step），大約 1.5 個 epoch，最終訓(xùn)練好的 LM 在測試集上達(dá)到了 96.4% 的生成準(zhǔn)確率。每 2000 個訓(xùn)練步驟，該研究會捕獲一個跟蹤數(shù)據(jù)集。對于每個訓(xùn)練軌跡數(shù)據(jù)集，該研究訓(xùn)練一個線性探測器來預(yù)測給定模型狀態(tài)的程序狀態(tài)。

意義的涌現(xiàn)

研究者對以下假設(shè)進(jìn)行了研究：在訓(xùn)練語言模型執(zhí)行下一個token預(yù)測的過程中，語義狀態(tài)的表示會作為副產(chǎn)品出現(xiàn)在模型狀態(tài)中?？紤]到最終訓(xùn)練得到的語言模型達(dá)到了96.4%的生成準(zhǔn)確性，如果否定這個假設(shè)，將與H2一致，即語言模型已經(jīng)學(xué)會「僅僅」利用表面統(tǒng)計來一致生成正確的程序。

為了測試這個假設(shè)，研究者訓(xùn)練了一個線性探測器，將語義狀態(tài)從模型狀態(tài)中提取出來，作為5個獨立的4-way任務(wù)（每個輸入面向一個方向），如第2.2節(jié)所述。

意義的涌現(xiàn)與生成準(zhǔn)確性呈正相關(guān)

圖2展示了主要結(jié)果。研究者的第一個觀察結(jié)果是，語義內(nèi)容從隨機猜測的基線表現(xiàn)（25%）開始，并且在訓(xùn)練過程中顯著增加。這個結(jié)果表明，語言模型的隱藏狀態(tài)確實包含語義狀態(tài)的（線性）編碼，并且關(guān)鍵的是，這種意義是在一個純粹用于對文本執(zhí)行下一個token預(yù)測的語言模型中出現(xiàn)的。

將生成準(zhǔn)確性與語義內(nèi)容進(jìn)行線性回歸，二者在訓(xùn)練步驟中呈現(xiàn)出意外的強大且具有統(tǒng)計學(xué)意義的線性相關(guān)性（R2 = 0.968, p < 0.001），即LM合成正確程序的能力的變化幾乎完全由LM的隱藏層的語義內(nèi)容所解釋。這表明，在本文的實驗設(shè)置范圍內(nèi)，學(xué)習(xí)建模正確程序的分布與學(xué)習(xí)程序的意義直接相關(guān)，這否定了語言模型無法獲取意義的觀點（H2）。

表征是對未來程序語義的預(yù)測

前一節(jié)討論了語言模型能否表示其生成的文本的意義。本文的結(jié)果對這個問題給出了積極的答案，即語言模型能夠（抽象地）解釋生成的程序。然而，解釋者（interpreter）并不等同于合成者（synthesizer），僅有理解能力是不足以進(jìn)行生成的。就人類語言的產(chǎn)生而言，廣泛的共識是語言起源于思維中的一種非言語的信息，然后被轉(zhuǎn)化為反映初始概念的話語（utterance）。研究者假設(shè)訓(xùn)練后的語言模型的生成過程遵循類似的機制，即語言模型的表示編碼了尚未生成的文本的語義。

為了驗證這個假設(shè)，他們使用與上述相同的方法訓(xùn)練了一個線性探測器，來預(yù)測從模型狀態(tài)中得到的未來語義狀態(tài)。需要注意的是，由于他們使用貪婪解碼策略，未來的語義狀態(tài)也是確定性的，因此這個任務(wù)是明確定義的。

圖3展示了線性探測器在預(yù)測未來1步和2步的語義狀態(tài)方面的表現(xiàn)（綠段線表示「Semantic (+1)」，綠點線表示「Semantic (+2)」）。與先前的結(jié)果類似，探測器的性能從隨機猜測的基線開始，然后隨著訓(xùn)練顯著提高，并且他們還發(fā)現(xiàn)未來狀態(tài)的語義內(nèi)容與生成準(zhǔn)確性（藍(lán)線）在訓(xùn)練步驟中呈現(xiàn)出強烈的相關(guān)性。將語義內(nèi)容與生成準(zhǔn)確性進(jìn)行線性回歸分析得到的R2值分別為0.919和0.900，對應(yīng)于未來1步和2步的語義狀態(tài)，兩者的p值均小于0.001。

他們還考慮了這樣一個假設(shè)，即模型的表示只編碼了當(dāng)前的語義狀態(tài)，而探測器僅僅是從當(dāng)前語義狀態(tài)預(yù)測未來的語義狀態(tài)。為了測試這個假設(shè)，他們計算了一個最優(yōu)分類器，將當(dāng)前程序中的ground truth面向方向映射到未來程序中的4個面向方向之一。

需要注意的是，其中的5個操作中有3個保持了面向方向，并且下一個 token是均勻采樣的。因此他們預(yù)期，對于未來1步的情況，預(yù)測未來的語義狀態(tài)的最優(yōu)分類器應(yīng)該通過預(yù)測面向方向保持不變來達(dá)到60%的準(zhǔn)確率。事實上，通過直接擬合測試集，他們發(fā)現(xiàn)從當(dāng)前語義狀態(tài)預(yù)測未來語義狀態(tài)的上限分別為62.2%和40.7%（對應(yīng)于未來1步和2步的情況）。相比之下，當(dāng)給定探測器正確預(yù)測當(dāng)前狀態(tài)的條件下，探測器在預(yù)測未來狀態(tài)方面的準(zhǔn)確率分別為68.4%和61.0%。

這表明，探測器從模型狀態(tài)中提取未來語義狀態(tài)的能力不能僅僅通過從當(dāng)前語義狀態(tài)的表示中推斷得出。因此，他們的結(jié)果表明，語言模型會學(xué)習(xí)去表示尚未生成的token的含義，這否定了語言模型無法學(xué)習(xí)意義的觀點（H2），并且也表明生成過程不僅僅基于純粹的表面統(tǒng)計（H1）。

生成的輸出與訓(xùn)練分布不同

接下來，研究者通過比較訓(xùn)練后的語言模型生成的程序分布與訓(xùn)練集中的程序分布，提供反駁H1的證據(jù)。如果H1成立，他們預(yù)期兩個分布應(yīng)該大致相等，因為語言模型只是在重復(fù)訓(xùn)練集中文本的統(tǒng)計相關(guān)性。

圖6a顯示了LM生成的程序的平均長度隨時間的變化情況（實線藍(lán)色線條），與訓(xùn)練集中參考程序的平均長度（虛線紅色線條）進(jìn)行對比。他們發(fā)現(xiàn)二者存在統(tǒng)計學(xué)上的顯著差異，這表明LM的輸出分布確實與其訓(xùn)練集中的程序分布不同。這與H1中提到的觀點（即LM只能重復(fù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計相關(guān)性）相矛盾。

最后，他們還測量了LM在訓(xùn)練集中的程序上的困惑度隨時間的變化情況。圖6b展示了他們的結(jié)果?？梢钥吹?，LM從來沒有學(xué)會很好地擬合訓(xùn)練集中程序的分布，這進(jìn)一步反駁了H1的觀點。這可能是因為在訓(xùn)練集中隨機抽樣的程序包含了許多無操作指令，而LM更傾向于生成更簡潔的程序。有趣的是，困惑度的急劇增加——當(dāng)LM超越了模仿階段——似乎導(dǎo)致了生成準(zhǔn)確率（和語義內(nèi)容）的提高。由于程序等價性問題與程序語義密切相關(guān)，LM能夠生成簡短且正確的程序表明它確實學(xué)到了語義的某個方面。