論文の概要: Competence-Based Analysis of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00333v2
• Date: Mon, 31 Jul 2023 17:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 23:24:43.567613
• Title: Competence-Based Analysis of Language Models
• Title（参考訳）: コンピテンスに基づく言語モデルの解析
• Authors: Adam Davies, Jize Jiang, ChengXiang Zhai
• Abstract要約: 大規模な事前訓練された言語モデル(LM)は、入力やアプリケーションコンテキストの小さな変更に対して驚くほど脆弱である。 そこで本研究では,多様な言語特性に対するLMの内部表現を損なうために,目的の因果介入を利用する,汎用的な実験フレームワークであるCALMを提案する。 その結果,各タスクの実行においてLMが活用する表現は極めて絡み合っているが,最も活用されているタスクの観点で意味のある解釈が可能であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.871902044503646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the recent success of large pretrained language models (LMs) on a variety of prompting tasks, these models can be alarmingly brittle to small changes in inputs or application contexts. To better understand such behavior and motivate the design of more robust LMs, we propose a general experimental framework, CALM (Competence-based Analysis of Language Models), where targeted causal interventions are utilized to damage an LM's internal representation of various linguistic properties in order to evaluate its use of each representation in performing a given task. We implement these interventions as gradient-based adversarial attacks, which (in contrast to prior causal probing methodologies) are able to target arbitrarily-encoded representations of relational properties, and carry out a case study of this approach to analyze how BERT-like LMs use representations of several relational properties in performing associated relation prompting tasks. We find that, while the representations LMs leverage in performing each task are highly entangled, they may be meaningfully interpreted in terms of the tasks where they are most utilized; and more broadly, that CALM enables an expanded scope of inquiry in LM analysis that may be useful in predicting and explaining weaknesses of existing LMs.
• Abstract（参考訳）: 近年、様々なプロンプトタスクにおける大規模な事前訓練言語モデル(LM)の成功にもかかわらず、これらのモデルは入力やアプリケーションコンテキストの小さな変更に対して驚くほど脆弱である。 このような振る舞いをよりよく理解し、より堅牢なLMの設計を動機付けるために、目的の因果的介入を利用して様々な言語特性の内部表現を損傷させ、与えられたタスクの実行における各表現の使用を評価する、CALM(Competence-based Analysis of Language Models)を提案する。 従来の因果探索手法とは対照的に,これらの介入は関係特性を任意に符号化した表現を対象とすることができ,BERTのようなLMが関係特性の表現をどのように利用するかを分析するためのケーススタディを行う。 我々は,各タスクの実行においてLMが活用する表現は極めて絡み合っているが,それらが最も活用されているタスクの観点から意味のある解釈が可能であること,さらにCALMは,既存のLMの弱点を予測・説明するのに有用な,LM分析における調査範囲の拡大を可能にしていることを見出した。

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