論文の概要: Analyzing Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models via Gradient-based Feature Attributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13339v1
• Date: Tue, 25 Jul 2023 08:51:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-26 17:56:53.879948
• Title: Analyzing Chain-of-Thought Prompting in Large Language Models via Gradient-based Feature Attributions
• Title（参考訳）: グラデーションに基づく特徴帰属による大規模言語モデルにおける思考連鎖プロンプトの分析
• Authors: Skyler Wu, Eric Meng Shen, Charumathi Badrinath, Jiaqi Ma, Himabindu Lakkaraju
• Abstract要約: チェーン・オブ・シークレット(CoT)のプロンプトは、大規模言語モデルの精度を実証的に改善することが示されている。 我々は、CoTプロンプトが特定の入力トークンに割り当てる相対的重要性に影響を及ぼすかどうかを検討する。 以上の結果から,CoTプロンプトは意味的関連トークンによるサリエンシスコアの規模を増大させるものではないが,サリエンシスコアのロバスト性を高め,モデル出力の摂動や変動に疑問を投げかけることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.621564997491808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chain-of-thought (CoT) prompting has been shown to empirically improve the accuracy of large language models (LLMs) on various question answering tasks. While understanding why CoT prompting is effective is crucial to ensuring that this phenomenon is a consequence of desired model behavior, little work has addressed this; nonetheless, such an understanding is a critical prerequisite for responsible model deployment. We address this question by leveraging gradient-based feature attribution methods which produce saliency scores that capture the influence of input tokens on model output. Specifically, we probe several open-source LLMs to investigate whether CoT prompting affects the relative importances they assign to particular input tokens. Our results indicate that while CoT prompting does not increase the magnitude of saliency scores attributed to semantically relevant tokens in the prompt compared to standard few-shot prompting, it increases the robustness of saliency scores to question perturbations and variations in model output.
• Abstract（参考訳）: CoT(Chain-of-Thought)プロンプトは,様々な質問応答タスクにおいて,大規模言語モデル(LLM)の精度を実証的に向上することが示されている。 CoTのプロンプトが効果的である理由を理解することは、この現象が望ましいモデル行動の結果であることを確実にするために重要であるが、これに対応する作業はほとんどない。 本稿では,入力トークンがモデル出力に与える影響を捉えたサリエンシースコアを生成する,勾配に基づく特徴帰属手法を活用することで,この問題に対処する。 具体的には、CoTのプロンプトが特定の入力トークンに割り当てる相対的重要性に影響を及ぼすかどうかを調査する。 以上の結果から,CoTプロンプトは標準的な数発のプロンプトに比べて意味的関連トークンによるサリエンシスコアの規模を増大させるものではないが,モデル出力の摂動や変動に疑問を呈するサリエンシスコアのロバスト性を高めることが示唆された。

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