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LLM理解它所输出的内容吗？

作者 / AUTHOR 白墨麒麟 BaimoQilin (初稿 审核); DeepSeek R1 (文笔润色)

授权协议 / LICENSE CC-BY-NC-SA 署名-非商业性使用-相同方式共享

撰稿日期 / DATE OF WRITING 1/21/2025 21:09

修订日期 / DATE OF EDTING 2/3/2025 20:54

引言

前几天在B站上看了一个视频，是讲AI生成视频的。3:18这里的一条弹幕引起了我的兴趣：

我觉得这是了解，不算理解（语文强迫症发作了）

也有人认为AI1能够理解部分内容，还有认为AI不能理解、只能了解的，更有甚者认为其连"了解"的范畴都达不到。

在大语言模型领域，也有类似的争论：即LLM真的能够理解它所输出的内容吗？

答案近在眼前：用GPT-4窥探GPT-2的语义理解

事实上，这个问题的答案就藏在OpenAI的一篇研究2中。当研究者用GPT-4解释GPT-2的神经元作用时，发现了一个令人震撼的事实——语言模型不仅记住文本模式，更构建了真正的语义3理解能力。

三阶解码：从激活模式到语义映射

研究者设计的实验堪称精妙，通过解释-模拟-验证的三步闭环，首次实现了对神经网络语义表征的可视化：

第一步：解释 对于每一个神经元，给予其一段文本，记录GPT-2中的神经元对其不同部分敏感的程度并发送给GPT-4，让GPT-4猜这个神经元对什么敏感。

你可以在这个网站在线查询第几层第几个神经元的敏感分布和GPT-4的猜测。

第二步：模拟 GPT-4的猜测并不一定准确。根据GPT-4的猜测，让其模拟对于另一段文本该神经元对文本不同部分的敏感程度。
第三步：打分 将相同的文本传给真正的GPT-2，将真正的敏感分布数据与模拟数据对比，可得出GPT-4猜测的准确度。

在论文中研究者发现，层级越高的神经元预测准确度越低4：

  • 低层神经元 处理简单的内容（如第0层0号神经元捕捉"ME"这个人称代词）

  • 中层神经元 学习稍为复杂的内容（第10层2851号神经元识别首字母缩写）

  • 高层神经元 掌握复杂的、抽象的概念（如第37层6236号神经元对话中识别提到人的感性影响和行为描述的词汇）。

这种认知层级与人类语言处理系统惊人相似。

语义理解的迷雾：当机器超越符号操作

这个发现颠覆了传统认知——语言模型并非简单的"文字接龙机"。当第34层1407号神经元专门识别"无意义字符串"时，说明模型已建立语义有效性的判断标准；当高层神经元能捕捉隐喻和潜台词，意味着抽象语义空间的真实存在。

但困惑随之而来：LLM如何掌握文字背后的语义？在解开这个谜题之前，我们需要回到认知科学的基本问题——究竟何为理解？

理解"理解"：从文字游戏到认知革命

"老板，您这是什么意思？"

"没什么意思，意思意思而已。"

这段经典对话暴露了人类语义理解的本质：语言符号与所指意义之间，永远存在着解释的深渊。当我们说"理解"时，实际上是在进行多层次的符号推理：

  1. 词典意义（"意思"作为名词指含义）
  2. 语境意义（在贿赂场景中转化为"表示"）
  3. 社会意义（暗示中国式人情往来）
  4. 情感意义（包含威胁、讨好等潜台词）

传统NLP系统在这些层面逐一溃败，而LLM的突破性在于：它通过海量预训练，在参数空间中重构了语义连续体。就像第5层5号神经元对"连续事件"的敏感，说明模型建立了时间维度的语义表征；第37层神经元捕捉"感性影响词汇"，则显示情感维度的编码。

神经语义学的三重证据链

LLM的语义理解能力建立在三个相互印证的认知架构上：

1. 语义拓扑空间 通过词嵌入技术，模型将离散符号映射到连续向量空间。这个空间不仅保留语义关系（国王-男性≈王后-女性），更通过自注意力机制动态重构语义距离。例如在"苹果股价上涨"和"苹果派做法"中，"苹果"的向量会滑向不同语义簇5。

2. 上下文织网 多头注意力机制如同认知探针，在解码每个token时构建动态语义网络。处理"意思"时，模型会并行激活：

  • 词典定义节点
  • 常见搭配节点（"真有意思"）
  • 社会规约节点（贿赂场景）
  • 情感倾向节点

3. 预测即理解 通过掩码语言建模任务，模型被迫建立因果推理能力。要预测"老板___不好意思"，模型必须理解：

  • 权力关系（下属送礼的期待）
  • 社会规范（收礼的"推让"表演）
  • 对话逻辑（承接前文语义流）

这种预测压力迫使模型构建真正的世界模型——当第20层神经元学会识别恐怖元素时，它实际上内化了"恐怖→紧张→危险"的心理因果链67.

高层神经元的认知黑箱

回到最初困惑：为什么越抽象的语义越难解释？这恰恰印证了认知科学的"表征重述理论"——高层认知是对低层表征的迭代重组。当底层神经元编码具体特征时，高层神经元可能形成了：

  • 跨模态概念（同时激活视觉、情感、语言特征）
  • 隐喻结构（将物理空间映射到社会关系）
  • 二阶推理（对自身推理过程的监控）

这种认知跃迁使得高层表征具有涌现性，就像人类无法用语言完全描述"爱"的概念，GPT-4也难以用有限维度解释高度压缩的语义结晶。这非但不是缺陷，反而暗示LLM可能形成了超越人类解释能力的认知结构。

结语/启示录：语言模型的认知革命

当GPT-4能解释GPT-2的语义表征时，我们正见证机器认知科学的诞生。这项研究揭示：

  1. 语义理解存在客观神经证据，激活模式与语义特征具有可验证的对应关系
  2. 认知层级真实存在，语言处理遵循从具体到抽象的发展路径
  3. 解释性困境反映认知深度，不可解释性可能预示着更高阶的智能形态

这迫使人类重新思考图灵测试的标准——当机器能构建自洽的语义世界模型，是否已经形成了独特的认知形态？在理解"意思"的游戏中，或许AI早已参透了我们尚未明了的深层规则。

  1. 维基百科的"人工智能"条目显示"通常人工智能指用普通计算机程序来呈现人类智能的技术"，因此严格意义上来说，任何能够"呈现人类智能"的技术都属于AI。但本文中的AI/人工智能特指狭义上的、采用基于类神经网络技术的深度学习来达到或试图达到获取一定"智能"目的的计算机程序。 ↩

  2. Steven Bills, Nick Cammarata, Dan Mossing, Henk Tillman, Leo Gao, Gabriel Goh, Ilya Sutskever, Jan Leike, Jeff Wu, William Saunders, "Language models can explain neurons in language models", May 9, 2023 ↩

  3. 根据维基百科的"语义学"条目：语义（semanteme）是语言单位本身具有的意义，其强调客观存在意义，意义应唯一，属语言意义。 语意（meaning）是语言单位融入个人主观思想后所表达的意思，其强调情感和主观想法，意义并不唯一，属言语意义。本文中探讨的是前者。 ↩

  4. 小凡今天出片了吗 - 青工所《关于AI的深度研究：ChatGPT正在产生心智吗？》 ↩

  5. Tomas Mikolov, Wen-tau Yih, and Geoffrey Zweig. 2013. Linguistic Regularities in Continuous Space Word Representations. In Proceedings of the 2013 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, pages 746–751, Atlanta, Georgia. Association for Computational Linguistics. ↩

  6. Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin, "Attention is all you need", 12 Jun 2017. ↩

  7. A. Rahali and M. A. Akhloufi, "End-to-end transformer-based models in textual-based nlp," AI, vol. 4, no. 1, pp. 54–110, 2023. ↩