LeCun团队揭示LLM语义压缩本质:极致统计压缩牺牲细节,斯坦福与Meta合作研究对比人类认知差异

2025-09-29 17:20:04 7426次浏览

  

当人们看到"苹果""香蕉""西瓜"等词语时,尽管这些水果在颜色、形状和口感上各不相同,大脑仍会不假思索地将它们归入"水果"这一类别。

即便是初次接触"火龙果"这个陌生词汇,人们也能通过语义关联推断出它很可能属于水果家族。这种与生俱来的认知能力被称为语义压缩,它赋予人类高效组织知识、快速分类世界的独特优势。

然而一个值得深思的问题随之浮现:在语义压缩能力方面,表现惊艳的大型语言模型(LLM)能否像人类一样做出精准权衡?为探究这个核心问题,由图灵奖得主LeCun领衔的研究团队构建了创新的信息论分析框架。

该框架通过系统比较人类与LLM的语义压缩策略,揭示出两者在信息压缩效率与语义保真度之间的本质差异:LLM追求极致的统计压缩,而人类更注重细节保留与语境理解。

研究团队为这项开创性工作设计了两大支柱:首先,他们整合了认知科学领域三项经典研究(Rosch 1973/1975和McCloskey-Glucksberg 1978),构建了包含1049个项目、34个语义类别的高质量基准数据集。这些经过专家严格验证的数据不仅提供类别归属信息,更包含人类对概念"典型性"的评分,为LLM的类人性评估提供了可靠参照。

其次,研究选取了30余个参数规模从3亿到720亿不等的主流LLM(包括BERT、LlamA、Gemm a、Qwen等),通过提取静态词元表示的方式,确保与人类分类实验的对照条件保持一致。

基于信息论中的速率失真理论和信息 瓶颈原理,研究发现虽然LLM的语义分类结果与人类判断存在显著相关性,但其内部概念结构仍与人类认知存在本质区别。具体表现为:人类对概念典型性的判断与LLM的余弦相似度指标 相关性较弱,这印证了LLM在细粒度语义理解上的局限性。

这项由斯坦福大学与纽约大学合作的研究中,第一作者为斯坦福博士后研究员Chen Shani。特别引人注目的是,人工智能泰斗Yann LeCun作为合著者参与其中。作为Meta首席AI科学家、纽约大学教授,LeCun早在上世纪80年代就开创了卷积神经网络(CNN)的研究,其设计的LeNet-5成为现代深度学习的奠基之作。他与Hinton、Bengio并称  "深度学习三巨头",共同荣获2018年图灵奖。

论文详情可参阅:https://arxiv.org/abs/2505.17117

延伸阅读:https://x.com/ziv_ravid/status/1928118800139841760

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关键步骤:

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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关键步骤:

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- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

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总结:

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