本研究探讨了视觉-语言模型（VLMs）在文本编码器中获取语法知识的局限性，结果显示单模态语言模型（ULMs）在语法信息获取方面明显优于VLM，而VLM的语法学习受到预训练目标的显著影响。

本研究提出了多种新颖的评判方法，以解决语言模型在语法知识评估中的不足。实验结果表明，概率读出法和基于提示的方法在性能上优于传统方法，展示了大语言模型在语法知识利用方面的优势。建议采用多样化的评估方法来全面评估大语言模型。

本文探讨神经语言模型与语言学理论的关系，特别是其对负极性项的处理能力。研究发现，模型在许可环境中对负极性项有一定理解，但不同实验方法的效果差异显著。通过多种方法评估模型的语法知识，有助于深化语言模型与心理语言学的联系。

本文探讨了神经语言模型在多任务学习中的表现，发现语法知识在训练初期迅速获得，而语义和推理能力则在后期提升。研究表明，语言模型能够有效学习语言的分布式表示，尤其在翻译语料库中。通过分析不同学习目标下的信息流动，揭示了模型可解释性和多任务学习的重要性。

该研究使用信息论探测套件，分析了9项任务，发现语法知识在全面训练的0.5%后迅速获得，持续性能改善主要来自对开放域知识的获取，而语义和推理任务则受益于后期对长距离语境化和更高专业化的提升。跨任务相似性的测量揭示了语言相关任务在训练期间共享信息，这对模型可解释性、多任务学习和有限数据学习具有重要意义。

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