Het Ontdekken van Hiërarchische Latente Vermogens van Taalmodellen via Causale Representatieleren

Discovering Hierarchical Latent Capabilities of Language Models via Causal Representation Learning

June 12, 2025

Auteurs: Jikai Jin, Vasilis Syrgkanis, Sham Kakade, Hanlin Zhang

cs.AI

Samenvatting

Een betrouwbare evaluatie van de capaciteiten van taalmodelen is cruciaal voor het afleiden van bruikbare inzichten die de modelontwikkeling kunnen informeren. Echter, rigoureuze causale evaluaties in dit domein worden geconfronteerd met aanzienlijke methodologische uitdagingen, waaronder complexe verstorende effecten en ondoenlijke rekenkosten die gepaard gaan met uitgebreide hertraining. Om deze uitdagingen aan te pakken, stellen we een causaal representatieleerframework voor waarin de waargenomen benchmarkprestaties worden gemodelleerd als een lineaire transformatie van enkele latente capaciteitsfactoren. Cruciaal is dat deze latente factoren worden geïdentificeerd als causaal met elkaar verbonden na het adequaat controleren voor het basismodel als een gemeenschappelijke verstorende factor. Door deze aanpak toe te passen op een uitgebreide dataset die meer dan 1500 modellen omvat die zijn geëvalueerd over zes benchmarks van de Open LLM Leaderboard, identificeren we een beknopte lineaire causale structuur met drie knooppunten die de waargenomen prestatievariaties betrouwbaar verklaart. Verdere interpretatie van deze causale structuur biedt aanzienlijke wetenschappelijke inzichten die verder gaan dan eenvoudige numerieke rangschikkingen: specifiek onthullen we een duidelijke causale richting die begint bij algemene probleemoplossende capaciteiten, voortschrijdt naar vaardigheid in het opvolgen van instructies, en culmineert in wiskundig redeneervermogen. Onze resultaten benadrukken de essentiële rol van het zorgvuldig controleren van variaties in het basismodel tijdens evaluatie, een stap die cruciaal is voor het nauwkeurig blootleggen van de onderliggende causale relaties tussen latente modelcapaciteiten.

English

Faithful evaluation of language model capabilities is crucial for deriving actionable insights that can inform model development. However, rigorous causal evaluations in this domain face significant methodological challenges, including complex confounding effects and prohibitive computational costs associated with extensive retraining. To tackle these challenges, we propose a causal representation learning framework wherein observed benchmark performance is modeled as a linear transformation of a few latent capability factors. Crucially, these latent factors are identified as causally interrelated after appropriately controlling for the base model as a common confounder. Applying this approach to a comprehensive dataset encompassing over 1500 models evaluated across six benchmarks from the Open LLM Leaderboard, we identify a concise three-node linear causal structure that reliably explains the observed performance variations. Further interpretation of this causal structure provides substantial scientific insights beyond simple numerical rankings: specifically, we reveal a clear causal direction starting from general problem-solving capabilities, advancing through instruction-following proficiency, and culminating in mathematical reasoning ability. Our results underscore the essential role of carefully controlling base model variations during evaluation, a step critical to accurately uncovering the underlying causal relationships among latent model capabilities.