LeCun团队揭示LLM语义压缩本质:极致统计压缩与人类认知差异,斯坦福研究对比34类概念发现LLM牺牲细节保真度

2025-09-28 10:41:04 5814次浏览

  

当我们看到"苹果""香蕉""西瓜"这些词语时,尽管它们颜色、形状、味道各异,却能立即将其归类为"水果"。即便是初次接触"火龙果"这个名词,也能通过语义关联推断出它属于水果类别。

这种认知能力被称为语义压缩,它使人类能够高效组织知识并快速完成世界分类。但一个值得思考的问题是:尽管大型语言模型(LLM)展现出惊人的语言处理能力,它们能否像人类一样在语义压缩方面做出平衡取舍?

为探究这个问题,由图灵奖得主LeCun领衔的研究团队开发了创新性的信息论分析框架。该框架通过对比人类与LLM的语义压缩 策略,揭示了二者在压缩效率与语义保真度上的本质区别:LLM倾向于极致的统计压缩,而人类更注重细节保留与语境理解。

语义压缩对比研究框架

要系统研究LLM表征方式与人类概念结构的关系,需要两个核心要素:

研究团队基于认知科学领域的经典研究(Rosch 1973/1975和McCloskey-Glucksberg 1978),构建了包含1049个项目、34个语义类别的标准化评估基准。这些数据不仅提供类别归属信息,还包括人类对项目"典型性"的评分,能准确反映人类认知的概念结构特征。相较于现代众包数据,这些经过专家严谨设计的数据集具有更高的可信度和解释力。

为确保研究全面性,团队选取了30余个不同规模的LLM(包括BERT、LlamA、Gemma、Qwen等),参数范围从3亿到720亿不等。所有模型均采用输入嵌入层的静态词元表示,以匹配人类分类实验中的"去上下文"评估方式,保证对比的公平性。

关键研究发现

研究采用的信息论框架融合了两大经典理论:描述压缩效率与信息失真平衡关系的速率失真理论,以及关注目标信息最大保留的信息瓶颈原理。

结果显示,LLM的概念分类结果与人类语义分类的匹配度显著高于随机水平,证实了LLM具备基础的语义组织能力。然而在细粒度语义处理方面 ,LLM的表现与人类存在明显差异:人类典型性判断与LLM余弦相似度的相关性较弱且大多不显著,表明二者在概念表征结构上存在本质区别。

研究发现的核心差异在于:LLM追求统计层面的极致压缩以消除冗余,而人类认知则更注重适应性与丰富性,强调保持语义的灵活性和上下文完整性。

研究团队背景

这项由斯坦福大学与纽约大学合作的研究,第一作者为斯坦福博士后研究员Chen Shani。值得注意的是,人工智能领域泰斗Yann L eCun也是该研究的作者之一。

作为Meta首席AI科学家、纽约大学教授,LeCun早在1980年代就开创性地提出卷积神经网络(CNN)架构LeNet-5,为现代深度学习奠定基础。他与Hinton、Bengio并称"深度学  习三巨头",于2018年共同获得图灵奖。LeCun长期倡导自监督学习,认为这是实现通用人工智能(AGI)的重要路径,其研究工作对AI技术发展产生了深远影响。

论文地址:https://arxiv.o rg/abs/2505.17117

< p>参考链接:https://x.com/ziv_ravid/status/1928118800139841760

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