論文の概要: Studying Large Language Model Generalization with Influence Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03296v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 04:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 15:12:28.137995
• Title: Studying Large Language Model Generalization with Influence Functions
• Title（参考訳）: 影響関数を用いた大規模言語モデル一般化の研究
• Authors: Roger Grosse, Juhan Bae, Cem Anil, Nelson Elhage, Alex Tamkin, Amirhossein Tajdini, Benoit Steiner, Dustin Li, Esin Durmus, Ethan Perez, Evan Hubinger, Kamil\.e Luko\v{s}i\=ut\.e, Karina Nguyen, Nicholas Joseph, Sam McCandlish, Jared Kaplan, Samuel R. Bowman
• Abstract要約: モデルパラメータ(とそれによる出力)は、トレーニングセットにシーケンスが追加された場合、どのように変化するのか? 我々はEigenvalue-corrected Kronecker-Factored Approximate Curvature (EK-FAC)近似を用いて、最大52億のパラメータを持つ大規模言語モデル(LLM)まで影響関数をスケールする。 本研究では, LLMの一般化パターンについて検討し, 影響パターンの空間性, スケールによる抽象化の増大, 数学とプログラミングの能力, 言語間一般化, ロールプレイング行動などを検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.577692176892135
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When trying to gain better visibility into a machine learning model in order to understand and mitigate the associated risks, a potentially valuable source of evidence is: which training examples most contribute to a given behavior? Influence functions aim to answer a counterfactual: how would the model's parameters (and hence its outputs) change if a given sequence were added to the training set? While influence functions have produced insights for small models, they are difficult to scale to large language models (LLMs) due to the difficulty of computing an inverse-Hessian-vector product (IHVP). We use the Eigenvalue-corrected Kronecker-Factored Approximate Curvature (EK-FAC) approximation to scale influence functions up to LLMs with up to 52 billion parameters. In our experiments, EK-FAC achieves similar accuracy to traditional influence function estimators despite the IHVP computation being orders of magnitude faster. We investigate two algorithmic techniques to reduce the cost of computing gradients of candidate training sequences: TF-IDF filtering and query batching. We use influence functions to investigate the generalization patterns of LLMs, including the sparsity of the influence patterns, increasing abstraction with scale, math and programming abilities, cross-lingual generalization, and role-playing behavior. Despite many apparently sophisticated forms of generalization, we identify a surprising limitation: influences decay to near-zero when the order of key phrases is flipped. Overall, influence functions give us a powerful new tool for studying the generalization properties of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにより良い可視性を持たせることで、関連するリスクを理解して軽減しようとすると、潜在的に価値のある証拠は次のようになる。 モデルのパラメータ(およびそれゆえその出力)は、与えられたシーケンスがトレーニングセットに追加された場合、どのように変化するか? 影響関数は小さなモデルに対する洞察を生み出すが、逆ヘッセンベクトル積 (IHVP) の計算が困難であるため、大規模言語モデル (LLM) への拡張は困難である。 固有値補正 kronecker-factored approximation curvature (ek-fac) 近似を用いて最大52億パラメータのllmまで影響関数をスケールする。 我々の実験では、IHVP計算が桁違い高速であるにもかかわらず、EK-FACは従来の影響関数推定器と同様の精度を達成している。 本研究では,tf-idfフィルタリングと問合せバッチ処理の2つのアルゴリズム手法について検討した。 影響関数を用いて,影響パターンのスパース性,スケールによる抽象化の増大,数学とプログラミングの能力,言語間一般化,ロールプレイング行動など,llmの一般化パターンを調査した。 多くの明らかに洗練された一般化形式にもかかわらず、意外な限界を識別する:キーフレーズの順序が反転すると、ほぼゼロに崩壊する。 全体として、影響関数は LLM の一般化特性を研究するための強力な新しいツールを与える。

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