論文の概要: Causal Intersectionality and Dual Form of Gradient Descent for
Multimodal Analysis: a Case Study on Hateful Memes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11585v1
- Date: Sat, 19 Aug 2023 13:14:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-23 17:20:09.202127
- Title: Causal Intersectionality and Dual Form of Gradient Descent for
Multimodal Analysis: a Case Study on Hateful Memes
- Title（参考訳）: マルチモーダル解析のための因果交叉性と勾配降下の双対形--憎悪のあるミームを事例として
- Authors: Yosuke Miyanishi, Minh Le Nguyen
- Abstract要約: 機械学習(ML)の使用が爆発的に増加する中で、その内部作業に根ざした意味的意義を理解することが重要である。
本研究は, ヘイトフルミーム検出問題を平均処理効果(ATE)として定式化できることを示す。
最新のLLM LLaMA2は、コンテキスト内学習環境において、ミーム検出の交わる性質を解き放つことができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0774440462574781
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the wake of the explosive growth of machine learning (ML) usage,
particularly within the context of emerging Large Language Models (LLMs),
comprehending the semantic significance rooted in their internal workings is
crucial. While causal analyses focus on defining semantics and its
quantification, the gradient-based approach is central to explainable AI (XAI),
tackling the interpretation of the black box. By synergizing these approaches,
the exploration of how a model's internal mechanisms illuminate its causal
effect has become integral for evidence-based decision-making. A parallel line
of research has revealed that intersectionality - the combinatory impact of
multiple demographics of an individual - can be structured in the form of an
Averaged Treatment Effect (ATE). Initially, this study illustrates that the
hateful memes detection problem can be formulated as an ATE, assisted by the
principles of intersectionality, and that a modality-wise summarization of
gradient-based attention attribution scores can delineate the distinct
behaviors of three Transformerbased models concerning ATE. Subsequently, we
show that the latest LLM LLaMA2 has the ability to disentangle the
intersectional nature of memes detection in an in-context learning setting,
with their mechanistic properties elucidated via meta-gradient, a secondary
form of gradient. In conclusion, this research contributes to the ongoing
dialogue surrounding XAI and the multifaceted nature of ML models.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の利用が爆発的に増加する中で、特に新興のLarge Language Models(LLM)の文脈において、その内部作業に根ざした意味的意義を理解することが重要である。
因果解析は意味論の定義と定量化に重点を置いているが、勾配に基づくアプローチは説明可能なAI(XAI)の中心であり、ブラックボックスの解釈に取り組む。
これらのアプローチを相補することにより、モデルの内部メカニズムが因果効果を照らす方法の探求は、証拠に基づく意思決定に不可欠なものとなった。
並列的な研究の行は、交叉性 - 個人の複数の集団の組合せ的影響 - が平均的な治療効果(ate)の形で構成できることを明らかにした。
まず, ヘイトフルミーム検出問題をateとして定式化し, 交叉性の原理を援用し, グラデーションに基づく注意帰属スコアの様相的要約を行うことにより, ateに関する3つのトランスフォーマーモデルの異なる挙動を記述できることを示す。
次に,最新のllm llama2は,コンテキスト内学習環境におけるミーム検出の交叉的性質を分離する能力を持ち,その機構特性は2次勾配であるメタグラデーエントによって解明されることを示した。
結論として,本研究は,XAIを取り巻く対話とMLモデルの多面的性質に寄与する。
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