論文の概要: VisBERT: Hidden-State Visualizations for Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04507v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 15:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:09:53.801201
• Title: VisBERT: Hidden-State Visualizations for Transformers
• Title（参考訳）: VisBERT: トランスフォーマーの隠れた状態可視化
• Authors: Betty van Aken, Benjamin Winter, Alexander L\"oser, Felix A. Gers
• Abstract要約: VisBERTは,複数の質問応答のタスクに対して,BERT内のコンテキストトークン表現を可視化するツールである。 VisBERTは、モデルの内部状態に関する洞察を得て、推論ステップや潜在的な欠点を探索することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.86452388524886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainability and interpretability are two important concepts, the absence of which can and should impede the application of well-performing neural networks to real-world problems. At the same time, they are difficult to incorporate into the large, black-box models that achieve state-of-the-art results in a multitude of NLP tasks. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) is one such black-box model. It has become a staple architecture to solve many different NLP tasks and has inspired a number of related Transformer models. Understanding how these models draw conclusions is crucial for both their improvement and application. We contribute to this challenge by presenting VisBERT, a tool for visualizing the contextual token representations within BERT for the task of (multi-hop) Question Answering. Instead of analyzing attention weights, we focus on the hidden states resulting from each encoder block within the BERT model. This way we can observe how the semantic representations are transformed throughout the layers of the model. VisBERT enables users to get insights about the model's internal state and to explore its inference steps or potential shortcomings. The tool allows us to identify distinct phases in BERT's transformations that are similar to a traditional NLP pipeline and offer insights during failed predictions.
• Abstract（参考訳）: 説明可能性(Explainability)と解釈可能性(Interpretability)は2つの重要な概念である。 同時に、彼らは、最先端の結果を達成する大きなブラックボックスモデルに組み込むのが難しく、多くのnlpタスクが発生します。 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) はそのようなブラックボックスモデルである。 多くの異なるNLPタスクを解決するための基本的なアーキテクチャとなり、多くの関連するTransformerモデルに影響を与えた。 これらのモデルがどのように結論を引き出すかを理解することは、改善と応用の両方に不可欠です。 VisBERTは,質問応答のタスクに対して,BERT内のコンテキストトークン表現を可視化するツールである。 注意重みを分析する代わりに、bertモデル内の各エンコーダブロックから生じる隠れた状態に焦点を当てます。 このようにして、モデルの層を通して意味表現がどのように変換されるかを見ることができます。 VisBERTを使えば、モデルの内部状態に関する洞察を得て、推論ステップや潜在的な欠点を探ることができる。 このツールは、従来のNLPパイプラインに似たBERTの変換の異なるフェーズを特定し、失敗した予測の間に洞察を提供する。

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