論文の概要: The Language Interpretability Tool: Extensible, Interactive Visualizations and Analysis for NLP Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05122v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 06:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:11:12.869812
• Title: The Language Interpretability Tool: Extensible, Interactive Visualizations and Analysis for NLP Models
• Title（参考訳）: 言語解釈ツール : nlpモデルの拡張性とインタラクティブな可視化と解析
• Authors: Ian Tenney, James Wexler, Jasmijn Bastings, Tolga Bolukbasi, Andy Coenen, Sebastian Gehrmann, Ellen Jiang, Mahima Pushkarna, Carey Radebaugh, Emily Reif, Ann Yuan
• Abstract要約: Language Interpretability Tool (LIT)は、NLPモデルの可視化と理解のためのオープンソースのプラットフォームである。 LITは、局所的な説明、集約分析、および反ファクト生成を、合理化されたブラウザベースのインターフェースに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.423179212411263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present the Language Interpretability Tool (LIT), an open-source platform for visualization and understanding of NLP models. We focus on core questions about model behavior: Why did my model make this prediction? When does it perform poorly? What happens under a controlled change in the input? LIT integrates local explanations, aggregate analysis, and counterfactual generation into a streamlined, browser-based interface to enable rapid exploration and error analysis. We include case studies for a diverse set of workflows, including exploring counterfactuals for sentiment analysis, measuring gender bias in coreference systems, and exploring local behavior in text generation. LIT supports a wide range of models--including classification, seq2seq, and structured prediction--and is highly extensible through a declarative, framework-agnostic API. LIT is under active development, with code and full documentation available at https://github.com/pair-code/lit.
• Abstract（参考訳）: 我々は,NLPモデルの可視化と理解のためのオープンソースのプラットフォームであるLanguage Interpretability Tool (LIT)を提案する。 なぜ私のモデルはこの予測をしたのか? いつ性能が悪いのですか。 インプットの制御された変更で何が起こるのか? LITは、局所的な説明、集約分析、および反ファクト生成を合理化されたブラウザベースのインターフェースに統合し、迅速な探索とエラー解析を可能にする。 本稿では,感情分析のための反事実の探索,コアシステムにおける性別バイアスの測定,テキスト生成における局所行動の探索など,さまざまなワークフローのケーススタディを含む。 LITは、分類、Seq2seq、構造化予測を含む幅広いモデルをサポートし、宣言的なフレームワークに依存しないAPIを通じて非常に拡張性が高い。 litは開発中で、コードと完全なドキュメントはhttps://github.com/pair-code/litで入手できる。

関連論文リスト

• Boosting the Capabilities of Compact Models in Low-Data Contexts with Large Language Models and Retrieval-Augmented Generation [2.9921619703037274]
  本稿では,形態素解析の言語タスクにおいて,より小さなモデルの出力を補正するために,大言語モデル(LLM)を基盤とした検索拡張生成(RAG)フレームワークを提案する。 データ不足や訓練可能なパラメータの不足を補うために,言語情報を活用するとともに,LLMを通して解釈・蒸留された記述文法からの入力を許容する。 コンパクトなRAG支援モデルがデータスカース設定に極めて有効であることを示し、このタスクとターゲット言語に対する新しい最先端技術を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:20:14Z)
• How and where does CLIP process negation? [2.5600000778964294]
  VALSEベンチマークからモデルによる否定の理解をテストするために,既存のタスクを構築した。 本稿では,モデル解釈可能性に関する文献からインスピレーションを得て,否定の理解におけるVLモデルの振る舞いを説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T07:20:06Z)
• Perplexed: Understanding When Large Language Models are Confused [3.4208414448496027]
  本稿では,言語モデルが複雑になる場所を探索するライブラリであるperplexedを紹介する。 Codetokenizerと呼ばれるコードモデルの解析を支援するために構築した追加ツールを使用して、コード生成のためのLLM(Large Language Models)に焦点を当てたケーススタディを実施しました。 我々の研究したコードLLMは、コードが構文的に正しくないコーディング構造において、最悪のパフォーマンスを示しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T22:03:39Z)
• Language Models for Text Classification: Is In-Context Learning Enough? [54.869097980761595]
  最近の基礎言語モデルでは、ゼロショットや少数ショットの設定で多くのNLPタスクで最先端のパフォーマンスが示されている。 より標準的なアプローチよりもこれらのモデルの利点は、自然言語(prompts)で書かれた命令を理解する能力である。 これにより、アノテーション付きインスタンスが限られているドメインのテキスト分類問題に対処するのに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T12:47:39Z)
• L2CEval: Evaluating Language-to-Code Generation Capabilities of Large Language Models [102.00201523306986]
  大規模言語モデル(LLM)の言語間コード生成能力を体系的に評価するL2CEvalを提案する。 モデルのサイズ、事前学習データ、命令チューニング、異なるプロンプトメソッドなど、それらのパフォーマンスに影響を与える可能性のある要因を分析する。 モデル性能の評価に加えて、モデルに対する信頼性校正を計測し、出力プログラムの人間による評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:57:00Z)
• Interpretability at Scale: Identifying Causal Mechanisms in Alpaca [62.65877150123775]
  本研究では、Boundless DASを用いて、命令に従う間、大規模言語モデルにおける解釈可能な因果構造を効率的に探索する。 私たちの発見は、成長し、最も広くデプロイされている言語モデルの内部構造を忠実に理解するための第一歩です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T17:15:40Z)
• Understanding Translationese in Cross-Lingual Summarization [106.69566000567598]
  言語間要約(MS)は、異なる対象言語で簡潔な要約を生成することを目的としている。 大規模なCLSデータを集めるために、既存のデータセットは通常、それらの生成に翻訳を伴います。 本稿では、まず、CLSデータセット構築の異なるアプローチが、異なるレベルの翻訳に結びつくことを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T13:41:49Z)
• A Unified Understanding of Deep NLP Models for Text Classification [88.35418976241057]
  我々は、テキスト分類のためのNLPモデルの統一的な理解を可能にする視覚解析ツールDeepNLPVisを開発した。 主要なアイデアは相互情報に基づく尺度であり、モデルの各レイヤがサンプル内の入力語の情報をどのように保持するかを定量的に説明する。 コーパスレベル、サンプルレベル、単語レベルビジュアライゼーションで構成されるマルチレベルビジュアライゼーションは、全体トレーニングセットから個々のサンプルまでの分析をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-19T08:55:07Z)
• Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
  本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。 提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。 分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:53:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。