論文の概要: Interpretability in Activation Space Analysis of Transformers: A Focused Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09304v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 18:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 14:44:54.329789
• Title: Interpretability in Activation Space Analysis of Transformers: A Focused Survey
• Title（参考訳）: 変圧器の活性化空間解析における解釈可能性
• Authors: Soniya Vijayakumar
• Abstract要約: 我々は、これらのフィードフォワード層からのニューロンの活性化からなる活性化空間(Activation Space)と呼ばれる潜伏空間に焦点を当てる。 この方向に限定的な研究しか存在しないため、各研究の詳細な検討を行い、今後の研究の方向性を指摘する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of natural language processing has reached breakthroughs with the advent of transformers. They have remained state-of-the-art since then, and there also has been much research in analyzing, interpreting, and evaluating the attention layers and the underlying embedding space. In addition to the self-attention layers, the feed-forward layers in the transformer are a prominent architectural component. From extensive research, we observe that its role is under-explored. We focus on the latent space, known as the Activation Space, that consists of the neuron activations from these feed-forward layers. In this survey paper, we review interpretability methods that examine the learnings that occurred in this activation space. Since there exists only limited research in this direction, we conduct a detailed examination of each work and point out potential future directions of research. We hope our work provides a step towards strengthening activation space analysis.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理の分野は、トランスフォーマーの出現とともに突破口に達した。 それ以来、それらは最先端のままであり、注意層と基礎となる埋め込み空間の分析、解釈、評価に関する多くの研究も行われている。 セルフアテンション層に加えて、トランスフォーマー内のフィードフォワード層は顕著なアーキテクチャコンポーネントである。 広範な研究から,その役割は未解明であることが明らかとなった。 我々は、これらのフィードフォワード層からのニューロンの活性化からなる活性化空間として知られる潜伏空間に焦点を当てる。 本稿では,このアクティベーション空間で発生した学習を調査する解釈可能性手法について概説する。 この方向に限定的な研究しか存在しないため、各研究の詳細な検討を行い、今後の研究の方向性を指摘する。 我々は、我々の研究が活性化空間分析を強化するためのステップを提供することを期待している。

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