論文の概要: Sometimes I am a Tree: Data Drives Unstable Hierarchical Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04619v4
• Date: Mon, 29 Sep 2025 17:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-01 21:59:07.506033
• Title: Sometimes I am a Tree: Data Drives Unstable Hierarchical Generalization
• Title（参考訳）: 時々私は木である:データは不安定な階層的一般化を駆動する
• Authors: Tian Qin, Naomi Saphra, David Alvarez-Melis,
• Abstract要約: 初期の訓練では、LMはn-gramモデルのように振る舞うことができるが、最終的には木に基づく構文規則を学び、階層的に分布から一般化する。 制御された文法学習タスク(質問形成と時制インフレクション)を用いて、このシフトを研究する。 これらの結果は、学習データの一般化形成における中心的な役割を強調し、なぜ競合戦略が不安定な結果をもたらすのかを説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.743918211989605
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Early in training, LMs can behave like n-gram models, but eventually they often learn tree-based syntactic rules and generalize hierarchically out of distribution (OOD). We study this shift using controlled grammar-learning tasks: question formation and tense inflection. We find that a model learns to generalize hierarchically if its training data is _complex_-in particular, if it includes center-embedded clauses, a special syntactic structure. Under this definition, complex data drives hierarchical rules, while less complex data encourages shortcut learning in the form of n-gram-like linear rules. Furthermore, we find that a model uses rules to generalize, whether hierarchical or linear, if its training data is _diverse_-in particular, if it includes many distinct syntax trees in the training set. Under this definition, diverse data promotes stable rule learning, whereas less diverse data promotes memorization of individual syntactic sequences. Finally, intermediate diversity and intermediate complexity form an *unstable regime*, which is characterized by oscillatory learning dynamics and inconsistent behaviors across random seeds. These results highlight the central role of training data in shaping generalization and explain why competing strategies can lead to unstable outcomes.
• Abstract（参考訳）: 初期の訓練では、LMはn-gramモデルのように振る舞うことができるが、最終的には木に基づく構文規則を学習し、階層的に分布外(OOD)を一般化することが多い。 制御された文法学習タスク(質問形成と時制インフレクション)を用いて、このシフトを研究する。 トレーニングデータが_complex_-inである場合,特にセンタ埋め込み節を含む場合,モデルが階層的に一般化することを学習する。 この定義の下では、複雑なデータは階層的な規則を駆動し、一方、より複雑なデータはn-gramのような線形規則の形でのショートカット学習を促進する。 さらに、トレーニングデータに多くの異なる構文木が含まれている場合、モデルが階層的であれ線形であれ、特に_diverse_-inであれば、ルールを一般化するために使用することがわかった。 この定義の下では、多様なデータは安定した規則学習を促進するが、より多様なデータは個々の構文列の記憶を促進する。 最後に、中間の多様性と中間の複雑さは*不安定な状態を形成する。 これらの結果は、学習データの一般化形成における中心的な役割を強調し、なぜ競合戦略が不安定な結果をもたらすのかを説明する。

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