arXiv cs.AI· Tony Mason·· 9 天前AI 评分24
社会语域如何塑造大语言模型的指令拓扑：祈使语气导致跨语言行为反转
Imperative Interference: Social Register Shapes Instruction Topology in Large Language Models
AI 导读
研究发现，同一语义的系统提示词指令在英语中协同、在西班牙语中却相互竞争，指令拓扑出现反转。对四种语言、四个模型的指令级消融实验显示，这一现象由社会语域介导：将单个指令块改写为陈述句可使跨语言方差降低 81%（p = 0.029，置换检验）；改写 11 个祈使块中的 3 个，即可将西班牙语指令拓扑从竞争转为协同，并外溢影响未改写块。
正文 · AI 翻译
摘要：在英语中协同配合的系统提示指令，在西班牙语中却相互竞争，语义内容相同，但交互拓扑结构相反。我们展示了跨四种语言和四个模型的指令级消融实验，表明这种拓扑反转由社会语域介导：祈使语气在不同言语社区中承载不同的强制力，而在多语言数据上训练的模型已经习得了这些惯例。将单个指令块改写为陈述句可使跨语言方差降低 81%（p = 0.029，置换检验）。改写十一个祈使块中的三个，可将西班牙语指令拓扑从竞争性转变为协同性，并对未改写的块产生溢出效应。这些发现表明，模型将指令作为社会行为而非技术规范来处理：“NEVER do X”是一种权威的行使，其效力取决于语言，而“X: disabled”是一种事实性描述，可跨语言传递。如果语域在推理时介导指令遵循，那么它很可能在训练期间也是如此。我们将其表述为一个可检验的预测：以祈使语气编写的宪法式 AI 原则可能会造成依赖语言的对齐。语料库：针对一个生产系统提示的 22 个手工编写的探针，该提示被分解为 56 个块。
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI）；软件工程（cs.SE） |
| 引用为： | arXiv:2603.25015 [cs.CL] |
| （或使用 arXiv:2603.25015v2 [cs.CL] 查看此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.25015 arXiv 颁发的 DOI，经由 DataCite |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org