[论文解读] Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge and Concept at Different Layers?

Mingyu Jin, Qinkai Yu+11 more|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2024

Bayesian Modeling and Causal Inference被引用 4

一句话总结

本文提出了'概念深度'——一种新颖的度量方法，用于分析大型语言模型（LLMs）在不同网络层中获取知识的机制。通过对 Gemma、LLaMA 和 QWen 模型在事实性、情感和推理任务中进行逐层表征探测，作者发现：简单概念在浅层出现，而复杂概念则需要更深的层才能显现。稳健性分析表明，噪声和量化会延迟概念学习至更深的层。

ABSTRACT

Large language models (LLMs) have shown remarkable performances across a wide range of tasks. However, the mechanisms by which these models encode tasks of varying complexities remain poorly understood. In this paper, we explore the hypothesis that LLMs process concepts of varying complexities in different layers, introducing the idea of "Concept Depth" to suggest that more complex concepts are typically acquired in deeper layers. Specifically, we categorize concepts based on their level of abstraction, defining them in the order of increasing complexity within factual, emotional, and inferential tasks. We conduct extensive probing experiments using layer-wise representations across various LLM families (Gemma, LLaMA, Qwen) on various datasets spanning the three domains of tasks. Our findings reveal that models could efficiently conduct probing for simpler tasks in shallow layers, and more complex tasks typically necessitate deeper layers for accurate understanding. Additionally, we examine how external factors, such as adding noise to the input and quantizing the model weights, might affect layer-wise representations. Our findings suggest that these factors can impede the development of a conceptual understanding of LLMs until deeper layers are explored. We hope that our proposed concept and experimental insights will enhance the understanding of the mechanisms underlying LLMs. Our codes are available at https://github.com/Luckfort/CD.

研究动机与目标

• 理解 LLM 如何在其网络层中编码不同复杂度的概念。
• 探究简单或抽象概念是在模型深度的早期还是后期被处理。
• 评估输入噪声和权重量化对概念学习进程的影响。
• 提出一种新度量方法'概念深度'，以量化不同类型概念被获取的层。
• 为不同模型族和任务提供关于 LLM 表征层次结构的实证洞察。

提出的方法

• 使用线性分类器探测逐层隐藏表征，以评估在事实性、情感和推理任务上的表现。
• 按抽象程度对概念进行分类：事实性（低）、情感性（中）、推理性（高）复杂度。
• 为每一层独立训练线性探测器，以确定在该深度可达到的最佳性能。
• 应用输入级噪声（随机字符串）和权重量化，以评估概念学习的稳健性。
• 在 9 个多样化数据集上评估多个 LLM 族（Gemma、LLaMA、QWen），以确保泛化性。
• 提出'概念深度'作为度量方法，用于测量概念首次被可靠检测到的层。

实验结果

研究问题

• RQ1 LLMs 是否在逐层加深的过程中处理复杂度递增的概念？
• RQ2 事实性、情感性和推理性概念在 LLM 表征中于哪一层开始可检测？
• RQ3 输入噪声如何影响 LLM 中概念被获取的层？
• RQ4 模型权重量化如何影响 LLM 中概念理解的深度？
• RQ5 '概念深度'这一概念在不同 LLM 架构和任务类型中是否具有泛化性？

主要发现

• 更简单的概念，如事实性知识，在所有评估的 LLM 族中均可在浅层（例如第 1–5 层）可靠检测到。
• 更复杂的概念，如情感情感和逻辑推理，需要更深的层（例如第 15–30 层）才能实现准确检测。
• 输入噪声会延迟概念表征的出现，使可检测层在网络中更深。
• 权重量化同样会将可靠概念检测的起始层向更深位置推移，表明浅层表达能力下降。
• '概念深度'度量在多种数据集和模型族中表现出一致趋势，证实其泛化能力。
• 本研究证实 LLM 中的概念理解具有层次性，随着抽象程度提高，需要更深的网络层。