論文の概要: Overthinking the Truth: Understanding how Language Models Process False Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09476v3
• Date: Tue, 12 Mar 2024 07:00:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 16:49:17.832080
• Title: Overthinking the Truth: Understanding how Language Models Process False Demonstrations
• Title（参考訳）: 真実を再考する: 言語モデルがどのように偽のデモを処理するかを理解する
• Authors: Danny Halawi, Jean-Stanislas Denain, Jacob Steinhardt
• Abstract要約: モデルの内部表現のレンズを通して有害な模倣を研究する。 我々は「過剰思考」と「偽誘導頭部」の2つの関連する現象を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.29658741345911
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern language models can imitate complex patterns through few-shot learning, enabling them to complete challenging tasks without fine-tuning. However, imitation can also lead models to reproduce inaccuracies or harmful content if present in the context. We study harmful imitation through the lens of a model's internal representations, and identify two related phenomena: "overthinking" and "false induction heads". The first phenomenon, overthinking, appears when we decode predictions from intermediate layers, given correct vs. incorrect few-shot demonstrations. At early layers, both demonstrations induce similar model behavior, but the behavior diverges sharply at some "critical layer", after which the accuracy given incorrect demonstrations progressively decreases. The second phenomenon, false induction heads, are a possible mechanistic cause of overthinking: these are heads in late layers that attend to and copy false information from previous demonstrations, and whose ablation reduces overthinking. Beyond scientific understanding, our results suggest that studying intermediate model computations could be a promising avenue for understanding and guarding against harmful model behaviors.
• Abstract（参考訳）: 現代の言語モデルは、わずかな学習を通じて複雑なパターンを模倣することができ、微調整することなく挑戦的なタスクを完了できる。 しかし、模倣によってモデルが不正確さや有害なコンテンツの再現に繋がることもある。 モデルの内部表現のレンズを通して有害な模倣を研究し,「過度な思考」と「偽誘導ヘッド」の2つの関連する現象を同定する。 中間層から予測をデコードするときに現れる最初の現象は、不正確な数発のデモに対して正しいものである。 初期の層では、両方のデモが類似したモデルの振る舞いを誘導するが、その振る舞いは、ある「クリティカルな層」で鋭く発散し、その後、間違ったデモの精度が徐々に低下する。 第2の現象である偽誘導頭部は、過度に考え直される可能性があり、これらは、過去の実証から偽の情報を受け取り、コピーする後期層の頭であり、アブレーションによって過度に考え直される。 科学的理解以外にも,中間モデル計算の研究は,有害なモデル行動に対する理解と保護に有望な手段である可能性が示唆された。

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