論文の概要: Opening the Black Box: Analyzing Attention Weights and Hidden States in Pre-trained Language Models for Non-language Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12198v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 11:48:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 13:39:07.005815
• Title: Opening the Black Box: Analyzing Attention Weights and Hidden States in Pre-trained Language Models for Non-language Tasks
• Title（参考訳）: ブラックボックスのオープン:非言語タスクのための事前学習言語モデルにおける注意重みと隠れ状態の分析
• Authors: Mohamad Ballout and Ulf Krumnack and Gunther Heidemann and Kai-Uwe K\"uhnberger
• Abstract要約: 階層構造を持つ制約付き算術問題に対して,事前学習した言語モデルを適用し,その注意重みと隠れ状態を分析する。 この調査は、人間の問題解決戦略と同様に、階層的な問題を適度に構造化した方法で解決するモデルによって、有望な結果を明らかにしている。 注意分析により、モデルがListOpsデータセットの長いシーケンスに一般化できると仮定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8889304968879164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Investigating deep learning language models has always been a significant research area due to the ``black box" nature of most advanced models. With the recent advancements in pre-trained language models based on transformers and their increasing integration into daily life, addressing this issue has become more pressing. In order to achieve an explainable AI model, it is essential to comprehend the procedural steps involved and compare them with human thought processes. Thus, in this paper, we use simple, well-understood non-language tasks to explore these models' inner workings. Specifically, we apply a pre-trained language model to constrained arithmetic problems with hierarchical structure, to analyze their attention weight scores and hidden states. The investigation reveals promising results, with the model addressing hierarchical problems in a moderately structured manner, similar to human problem-solving strategies. Additionally, by inspecting the attention weights layer by layer, we uncover an unconventional finding that layer 10, rather than the model's final layer, is the optimal layer to unfreeze for the least parameter-intensive approach to fine-tune the model. We support these findings with entropy analysis and token embeddings similarity analysis. The attention analysis allows us to hypothesize that the model can generalize to longer sequences in ListOps dataset, a conclusion later confirmed through testing on sequences longer than those in the training set. Lastly, by utilizing a straightforward task in which the model predicts the winner of a Tic Tac Toe game, we identify limitations in attention analysis, particularly its inability to capture 2D patterns.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング言語モデルを調査することは、最も先進的なモデルの‘ブラックボックス’の性質のため、常に重要な研究領域である。 トランスフォーマーに基づく事前学習言語モデルの最近の進歩と、日々の生活への統合の増大により、この問題に対処する動きが強まっている。 説明可能なAIモデルを実現するためには、関連する手続きステップを理解し、それらを人間の思考プロセスと比較することが不可欠である。 そこで本稿では,これらのモデルの内部動作を探索するために,単純でよく理解された非言語タスクを用いる。 具体的には,事前学習した言語モデルを階層構造を持つ制約付き算術問題に適用し,その注意重みと隠れ状態を分析する。 この研究は、人間の問題解決戦略と同様に、階層的な問題を適度に構造化した方法で解決するモデルによって、有望な結果が明らかになった。 さらに、注意重み層を層単位で検査することにより、モデルの最終層ではなく、その層10がモデルを微調整する最もパラメータ集約的なアプローチのために解凍する最適な層である、という従来にない発見を明らかにする。 エントロピー解析およびトークン埋め込み類似性解析により,これらの知見を裏付ける。 注意分析によって、このモデルがlistopsデータセットの長いシーケンスに一般化できるという仮定が可能になる。 最後に、Tic Tac Toeゲームの勝者をモデルが予測する簡単なタスクを利用することで、注意分析の限界、特に2Dパターンをキャプチャできないことを特定する。

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