LeCun团队揭示LLM语义压缩本质:极致统计压缩牺牲细节,斯坦福纽约大学研究对比人类认知差异

2025-09-28 08:47:50 1757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"。这种认知能力同样适用于陌生词汇,比如初次接触"火龙果"时,我们也能通过语义线索判断它属于水果类别。

这种高效的认知机制被称为语义压缩,它帮助人类快速组织和分类知识。然而,一个值得思考的问题是:尽管大型语言模型(LLM)展现出强大的语言处理能力,它们在语义压缩方面能否像人类一样做出平衡取舍?

针对这一问题,由图灵奖得主LeCun领导的团 队开发了创新的信息论分析框架。研究发现,人类与LLM在语义压缩策略上存在本质差异:LLM倾向于追求统计压缩的最优化,而人类则更注重细节保留和语境理解。

为了系统比较LLM与人类的语义表征差异,研究团队构建了严谨的实验框架。他们整合了认知科学领域三项经典研究的数据,建立了包含1049个项目、34个语义类别的评估基准。这些数据不仅包含分类信息,还记录了人类 对项目典型性的评分,为对比研究提供了可靠基础。

在模型选择方面,研究涵盖了30多个不同规模的LLM,包括BERT、LlamA、Gemma等,参数范围从3亿到720亿不等。所有模型均采用静态词元表示方法,确保与人类认知实验条件的一致性。

通过引入信息论分析框架,研究发现LLM的分类结果与人类语义分类存在显著相关性,证实了LLM具备基本的语义组织能力。然而,深入分析表明LLM在细粒度语义处理上仍存在局限,其内 部概念结构与人类的直觉判断并不完全吻合。

这项由斯坦福大学和纽约大学合作的 研究,其第一作者是斯坦福博士后研究员Chen Shani。特别引人注目的是,人工智能领域泰斗Yann LeCun也参与了此项研究。作为Meta首席AI科学家和纽约大学教授,LeCun在1980年代提出的卷积神经网络架构为现代深度学习奠定了基础。他与Hinton、Bengio共同获得2018年图灵奖,被公认为"深度学习三巨头"之一 。

相关论文已发布于arXiv平台,论文地址:https://arxiv.org/abs/2505.17117。更多研究详情可参考:https://x.com/ziv_ravid/status/1928118800139841760

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