論文の概要: Tracing and Manipulating Intermediate Values in Neural Math Problem Solvers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06758v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 08:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 14:36:49.203353
• Title: Tracing and Manipulating Intermediate Values in Neural Math Problem Solvers
• Title（参考訳）: ニューラル数学問題解における中間値の追跡と操作
• Authors: Yuta Matsumoto, Benjamin Heinzerling, Masashi Yoshikawa, Kentaro Inui
• Abstract要約: 複数の推論ステップを必要とする複雑な入力を、言語モデルがどのように処理するかは、よく理解されていない。 これまでの研究では、これらの入力の中間値に関する情報はモデルの活性化から抽出できることが示されている。 本稿では、簡単な算術問題とその中間値に着目して、トランスフォーマーモデルがこれらの入力をどのように処理するかを分析する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.957075459315384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How language models process complex input that requires multiple steps of inference is not well understood. Previous research has shown that information about intermediate values of these inputs can be extracted from the activations of the models, but it is unclear where that information is encoded and whether that information is indeed used during inference. We introduce a method for analyzing how a Transformer model processes these inputs by focusing on simple arithmetic problems and their intermediate values. To trace where information about intermediate values is encoded, we measure the correlation between intermediate values and the activations of the model using principal component analysis (PCA). Then, we perform a causal intervention by manipulating model weights. This intervention shows that the weights identified via tracing are not merely correlated with intermediate values, but causally related to model predictions. Our findings show that the model has a locality to certain intermediate values, and this is useful for enhancing the interpretability of the models.
• Abstract（参考訳）: 複数の推論ステップを必要とする複雑な入力を処理する言語モデルは、よく理解されていない。 従来の研究では、これらの入力の中間値に関する情報はモデルのアクティベーションから抽出できることが示されているが、その情報がどこにエンコードされているか、その情報が実際に推論中に使われているかは定かではない。 本稿では,単純な算術問題とその中間値に着目し,トランスフォーマーモデルがこれらの入力をどのように処理するかを分析する手法を提案する。 中間値に関する情報がどこに符号化されているかを追跡するために、主成分分析(PCA)を用いて、中間値とモデルの活性化の相関を計測する。 そして,モデルウェイトを操作することで因果介入を行う。 この介入は、トレーシングによって同定された重みが単に中間値と相関しているだけでなく、モデル予測と因果関係にあることを示している。 その結果,モデルには中間値の局所性があり,モデルの解釈可能性を高めるのに有用であることがわかった。

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