論文の概要: An Investigation of Language Model Interpretability via Sentence Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14039v2
• Date: Sun, 26 Sep 2021 18:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 19:29:32.000061
• Title: An Investigation of Language Model Interpretability via Sentence Editing
• Title（参考訳）: 文編集による言語モデル解釈可能性の検討
• Authors: Samuel Stevens and Yu Su
• Abstract要約: 我々は、事前学習言語モデル(PLM)の解釈可能性をテストするテストベッドとして、文編集データセットを再使用した。 これにより、PLMの解釈可能性に関する一連の質問に対して、系統的な調査を行うことができる。 この調査は、例えば、一般的な理解とは対照的に、注意重みが人間の合理性とよく相関しているという新たな洞察を生み出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.492504126672887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained language models (PLMs) like BERT are being used for almost all language-related tasks, but interpreting their behavior still remains a significant challenge and many important questions remain largely unanswered. In this work, we re-purpose a sentence editing dataset, where faithful high-quality human rationales can be automatically extracted and compared with extracted model rationales, as a new testbed for interpretability. This enables us to conduct a systematic investigation on an array of questions regarding PLMs' interpretability, including the role of pre-training procedure, comparison of rationale extraction methods, and different layers in the PLM. The investigation generates new insights, for example, contrary to the common understanding, we find that attention weights correlate well with human rationales and work better than gradient-based saliency in extracting model rationales. Both the dataset and code are available at https://github.com/samuelstevens/sentence-editing-interpretability to facilitate future interpretability research.
• Abstract（参考訳）: BERTのような事前訓練された言語モデル(PLM)は、ほとんど全ての言語関連タスクで使用されているが、それらの振る舞いを解釈することは依然として重要な課題であり、多くの重要な質問は未解決のままである。 そこで本研究では, 文編集用データセットを再利用し, 忠実な質の高い人間の理性を自動的に抽出し, 抽出したモデル理性と比較し, 解釈可能性のための新しいテストベッドとした。 これにより,事前学習手順の役割,合理的抽出法の比較,plm内の異なる層を含む,plmの解釈可能性に関する一連の質問を体系的に調査することができる。 この研究は、例えば、一般的な理解とは対照的に、注意重みが人間の有理性とよく相関し、モデル有理を抽出する際の勾配に基づく正則性よりもうまく機能することを発見した。 データセットとコードはhttps://github.com/samuelstevens/sentence-editing-interpretabilityで公開されている。

関連論文リスト

• Crafting Interpretable Embeddings by Asking LLMs Questions [89.49960984640363]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの増大に対して、テキスト埋め込みを急速に改善した。 質問応答埋め込み (QA-Emb) を導入し, 各特徴がLLMに対して質問された質問に対する回答を表す。 我々はQA-Embを用いて、言語刺激に対するfMRIボクセル応答を予測するための解釈可能なモデルを柔軟に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T22:30:29Z)
• Explaining Text Similarity in Transformer Models [52.571158418102584]
  説明可能なAIの最近の進歩により、トランスフォーマーの説明の改善を活用することで、制限を緩和できるようになった。 両線形類似性モデルにおける2次説明の計算のために開発された拡張であるBiLRPを用いて、NLPモデルにおいてどの特徴相互作用が類似性を促進するかを調べる。 我々の発見は、異なる意味的類似性タスクやモデルに対するより深い理解に寄与し、新しい説明可能なAIメソッドが、どのようにして深い分析とコーパスレベルの洞察を可能にするかを強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:11:31Z)
• Generative Judge for Evaluating Alignment [84.09815387884753]
  本稿では,これらの課題に対処するために,13Bパラメータを持つ生成判断器Auto-Jを提案する。 我々のモデルは,大規模な実環境シナリオ下でのユーザクエリとLLM生成応答に基づいて訓練されている。 実験的に、Auto-Jはオープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方を含む、強力なライバルのシリーズを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T07:27:15Z)
• Syntax and Semantics Meet in the "Middle": Probing the Syntax-Semantics Interface of LMs Through Agentivity [68.8204255655161]
  このような相互作用を探索するためのケーススタディとして,作用性のセマンティックな概念を提示する。 これは、LMが言語アノテーション、理論テスト、発見のためのより有用なツールとして役立つ可能性を示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T16:24:01Z)
• Topics in the Haystack: Extracting and Evaluating Topics beyond Coherence [0.0]
  本稿では,文と文書のテーマを深く理解する手法を提案する。 これにより、一般的な単語やネオロジズムを含む潜在トピックを検出することができる。 本稿では, 侵入者の単語の人間識別と相関係数を示し, 単語侵入作業において, ほぼ人間レベルの結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T12:24:25Z)
• Language Model Pre-Training with Sparse Latent Typing [66.75786739499604]
  そこで本研究では,多種多様な潜在型を持つ文レベルのキーワードを疎に抽出することのできる,事前学習対象Sparse Latent Typingを提案する。 実験結果から,本モデルは外部知識を使わずに,自己教師型で解釈可能な潜在型カテゴリを学習できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-23T00:37:08Z)
• ConvFinQA: Exploring the Chain of Numerical Reasoning in Conversational Finance Question Answering [70.6359636116848]
  本稿では,対話型質問応答における数値推論の連鎖を研究するために,新しい大規模データセットConvFinQAを提案する。 我々のデータセットは、現実世界の会話において、長距離で複雑な数値推論パスをモデル化する上で大きな課題となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-07T23:48:50Z)
• Interpretable Research Replication Prediction via Variational Contextual Consistency Sentence Masking [14.50690911709558]
  研究レプリケーション予測(Research Replication Prediction、RRP)は、公表された研究結果が複製可能かどうかを予測するタスクである。 本研究では,キー文を自動的に抽出するVCCSM法を提案する。 欧州人権条約 (ECHR) のデータセットとともに, RRP に関する実験の結果, VCCSM は長い文書分類作業において, モデル解釈可能性を向上させることができることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T03:27:13Z)
• A Framework to Learn with Interpretation [2.3741312212138896]
  本稿では,予測モデルとその関連解釈モデルを共同で学習する新しい枠組みを提案する。 我々は,選択した隠れ層の出力を入力として取り込む,高レベル属性関数の小型辞書を求める。 学習した機能を視覚化する詳細なパイプラインも開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-19T09:26:28Z)
• Perturbed Masking: Parameter-free Probing for Analyzing and Interpreting BERT [29.04485839262945]
  本稿では,事前学習した言語モデル(例えばBERT)をパラメータフリーで解析する手法を提案する。 本手法では,探索作業の直接の監督や,探索プロセスへの追加パラメータの導入は不要である。 BERTを用いた実験により, BERTから回収した構文木は, 言語的に非インフォームされたベースラインよりも有意に優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T14:02:29Z)

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。