Esaminando i modelli sintattici nei modelli linguistici

Studi recenti sui testi generati da modelli di linguaggio si sono concentrati principalmente su caratteristiche basate sulle parole. Questo articolo si focalizza sulle caratteristiche sintattiche per esaminare la ripetizione in questi modelli, oltre alle semplici frasi frequenti. In particolare, introduciamo i Template Sintattici, che aiutano a mostrare quanto spesso i modelli generano schemi di testo simili, specialmente rispetto ai testi scritti da umani.

Abbiamo scoperto che un gran numero di template (76%) trovati nei testi prodotti dai modelli può essere rintracciato anche nei dati usati per addestrare questi modelli. Al contrario, solo il 35% dei template nei testi scritti da umani può essere ricondotto ai Dati di addestramento. Questi template non cambiano molto durante i processi di perfezionamento, il che suggerisce un forte legame tra i dati di addestramento e i template nel Testo generato.

I template sono in grado di evidenziare differenze tra vari modelli, compiti e argomenti, e possono essere utili anche per valutare strutture comuni nei testi prodotti da questi modelli. Questo porta a una domanda interessante: quali schemi apprendono i modelli di linguaggio dai loro dati di addestramento e funzionano questi schemi in compiti e dataset diversi?

Le ricerche precedenti si sono principalmente concentrate sulla qualità del testo generato. Più di recente, l'attenzione si è spostata sulla diversità dei testi generati. Tuttavia, c'è stata una limitata esplorazione dei tipi di schemi che questi modelli di linguaggio apprendono.

Un esempio di testo generato da un modello è stato preso dai riassunti di recensioni di film. Quando è stato invitato a riassumere recensioni di film scritte da umani, il modello ha prodotto frasi che rivelavano numerosi schemi ripetuti di tag di parte del discorso (POS). In questo caso, abbiamo scoperto che mentre il testo specifico generato era nuovo, il 95% delle sequenze di tag POS corrispondeva a quanto presente nei dati di addestramento. Questo dimostra che anche il testo nuovo può dipendere fortemente su strutture comuni apprese durante l'addestramento.

Per indagare questo aspetto, confrontiamo diversi tipi di modelli e i tassi con cui producono template nei testi generati. Estraendo i template da vari output, possiamo analizzare quanto spesso e in che modi i modelli utilizzano questi template.

Iniziamo definendo i template sintattici come sequenze di tag POS che si ripetono almeno un determinato numero di volte negli output generati. L'articolo cerca di rispondere a alcune domande importanti:

• Quanto spesso i modelli ottimizzati per istruzioni generano output con template?
• Possiamo localizzare questi template nei dati di addestramento?
• I template possono aiutarci a identificare quanto dato è stato memorizzato dal modello?

Valutiamo otto modelli diversi su tre compiti. Questa analisi rivela come i modelli apprendono a utilizzare template dai loro dati di addestramento e come producono questi template quando generano output.

#Lavori Correlati

Nello studio della diversità nella generazione di testi, spesso si è posto l'accento sulla diversità dei token utilizzati. Sono stati introdotti vari metodi per affrontare la mancanza di diversità vista negli output dei modelli. Tuttavia, rimane incerto se questi metodi migliorino anche la varietà delle strutture sintattiche nei modelli.

Oltre a esaminare la diversità delle parole, dobbiamo anche sviluppare modi per valutare la diversità strutturale, che ha usi importanti in compiti come la sintesi e la scrittura creativa. Studi passati hanno anche notato una diminuzione della diversità dei testi generati legata al processo di addestramento, ma ancora, l'attenzione è rimasta principalmente sulla diversità a livello di parola.

C'è stato un certo lavoro computazionale che esamina la struttura dei testi generati. Questa analisi esamina vari aspetti dello stile, come si applica a diversi compiti, come identificare il modello o l'autore di un pezzo di scrittura. Sebbene il nostro obiettivo sia quantificare e caratterizzare le caratteristiche ripetitive nel testo generato, le definizioni degli elementi stilistici possono aiutare a fornire contesto per i nostri risultati.

Quando si tratta di rilevare testi generati da modelli, le caratteristiche n-gram ad alta frequenza possono essere utili. Ma è stato stabilito che identificare queste caratteristiche in modo affidabile è difficile. In questo lavoro, ci concentriamo su come caratterizzare i modelli piuttosto che stabilire metodi di rilevamento.

#Rilevare Template Sintattici

Il nostro obiettivo è proporre un modo astratto di rappresentare il testo che catturi meglio le ripetizioni sottili rispetto al semplice controllo di ripetizioni esatte. Un focus sui modelli sintattici, rispetto ai token esatti, consente una migliore comprensione di queste ripetizioni.

Ad esempio, un modello composto dalle sequenze DT JJ NN IN DT JJ NN può adattarsi a frasi in vari contesti, anche se condividono solo un minimo sovrapposizione nei loro token.

Per definire i template, delineiamo che un template è una sottosequenza di astrazioni sui token che appare ripetutamente all'interno del testo. Ci concentriamo sui tag POS per la nostra analisi.

Per estrarre template sintattici dal testo, prendiamo sequenze di POS. Il nostro obiettivo è trovare template che compaiono frequentemente attraverso una raccolta di testi generati. Gli strumenti che utilizziamo aiutano a etichettare tutti i token con i loro corrispondenti tag POS, e poi possiamo cercare i modelli ripetuti più comuni.

#Metriche per Misurare i Template

L'obiettivo di estrazione dei template è valutare e caratterizzare i modelli ripetitivi nel testo generato dai modelli. Misuriamo tre metriche chiave:

1. La varietà di tag POS che vengono generati.
2. Il rapporto di testi che hanno almeno un template.
3. Il numero di template trovati in ciascun pezzo di testo.

Siamo particolarmente interessati a come le sequenze ripetute nei testi forniscano informazioni sulla loro diversità. Scopriamo che determinati algoritmi possono aiutare a misurare questa ridondanza in modo efficiente e determinare quanto è varia la diversità del testo generato.

#Impostazione Sperimentale

Iniziamo valutando un modello open-source attraverso diversi compiti che ci consentono di esaminare i template sia nei suoi dati di addestramento che nei suoi output. Valutiamo anche modelli closed-source che non condividono i loro dati di addestramento, ma che possono comunque essere analizzati per l'incidenza dei template.

Applichiamo diverse strategie di decodifica per osservare come influenzano la generazione dei template. Vari approcci possono controllare la diversità del testo nella fase di inferenza attraverso l'aggiustamento dei parametri durante la decodifica.

#Template nel Testo Generato dai Modelli

Mentre ci immergiamo nei risultati delle nostre valutazioni, vediamo che il tasso di testo templato varia a seconda del compito da affrontare. Alcuni settaggi portano a tassi elevati di template, specialmente nei compiti di sintesi.

Infatti, i template sono significativamente più prevalenti negli output dei modelli rispetto ai testi scritti da umani. Questo indica che la struttura degli output generati dai modelli tende a poggiare fortemente su schemi templati, indipendentemente dal metodo di campionamento utilizzato.

#Ricerca di Template nei Dati di Pre-Addestramento

Per capire meglio da dove provengono i template, esaminiamo i dati di addestramento. Misurando quando durante l'addestramento questi modelli iniziano a mostrare comportamento templato, scopriamo che i template vengono appresi precocemente.

La prevalenza dei template nei dati di addestramento è molto più alta rispetto a sequenze casuali, il che dimostra che queste strutture non sono solo il prodotto di un fine-tuning, ma sono piuttosto intrinseche a ciò che i modelli apprendono nell'addestramento.

#Template nei Modelli Closed-Source

Valutare modelli closed-source rivela una tendenza simile: la maggior parte dei template usati nei loro output appare anche nei loro dati di pre-addestramento. Questo suggerisce che i template potrebbero servire come indicatori delle fonti utilizzate durante l'addestramento.

Attraverso diversi dataset, osserviamo tassi complessivamente elevati di template negli output dei modelli, particolarmente rispetto ai riferimenti umani. Anche controllando per la lunghezza del testo, i testi generati dai modelli presentano un numero maggiore di template in media.

#Memorizzazione dello Stile

Le ricerche hanno dimostrato che i modelli a volte memorizzano parti dei loro dati di addestramento. Attraverso la nostra analisi, esploriamo fino a che punto i modelli memorizzano non solo il testo esatto, ma anche gli aspetti stilistici rappresentati dai loro template.

Valutando la memorizzazione delle sequenze di POS piuttosto che testi esatti, scopriamo che i modelli mostrano un tasso più elevato di somiglianza strutturale rispetto ai loro dati di addestramento, evidenziando un diverso tipo di memorizzazione.

#Conclusioni

Questo lavoro presenta i template sintattici come uno strumento prezioso per esaminare strutture ripetitive sfumate nei testi prodotti dai modelli di linguaggio. La nostra analisi indica che molti di questi template derivano dai dati di addestramento, piuttosto che emergere esclusivamente durante il fine-tuning.

Speriamo che questa ricerca incoraggi ulteriori studi focalizzati su come i modelli di output si relazionano ai loro dati di addestramento. Dovrebbero essere notate anche alcune limitazioni, inclusa la necessità di risorse significative per analizzare efficacemente dataset più ampi.

In generale, i nostri risultati sottolineano l'importanza di analizzare la ripetizione nei testi per ottenere spunti sia sul comportamento del modello sia sui dati utilizzati nell'addestramento.