研究用影响函数定位语法泛化的间接证据，移除后准确率中位降 12 分
原文标题：Where's the Indirect Evidence? Investigating Grammatical Generalization with Influence Functions
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论文用影响函数衡量训练句子对 BLiMP 十五类语法现象预测的影响，剔除直接证据后取最具影响力的 6 万句作为间接证据。重训时去掉这些句子，五个模型在所有现象上的留出准确率中位下降 12 分，且这些句子满足直接证据结构条件的比率约为随机组的 4.7 倍。按间接证据重叠聚类还能复原五个 BLiMP 类别中的三个。
- 问题
- 语言模型语法泛化依赖的间接证据具体是什么、能否被定位。
- 方法
- 用影响函数筛出剔除直接证据后最具影响力的 6 万句作为间接证据，再重训验证。
- 结果
- 去掉后五个模型留出准确率中位降 12 分；这些句子满足直接证据结构条件的比率约为随机组 4.7 倍。
- 影响
- 给出自下而上定位训练数据作用的方法，可用于数据筛选与可解释性分析。
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