論文の概要: Attention Satisfies: A Constraint-Satisfaction Lens on Factual Errors of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15098v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 17:48:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 12:32:21.235618
• Title: Attention Satisfies: A Constraint-Satisfaction Lens on Factual Errors of Language Models
• Title（参考訳）: 注意:言語モデルの事実的誤りに対する制約満足レンズ
• Authors: Mert Yuksekgonul, Varun Chandrasekaran, Erik Jones, Suriya Gunasekar, Ranjita Naik, Hamid Palangi, Ece Kamar, Besmira Nushi
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーを用いた大規模言語モデル (LLM) の内部動作について検討する。 本稿では,制約満足度問題(Constraint Satisfaction Problems)としてファクトクエリのモデル化を提案し,このフレームワークを用いて,モデルが事実制約と内部的にどのように相互作用するかを考察する。 具体的には,制約トークンに対するモデルの注意と,その応答の事実的正確性との間には,強い正の相関関係が発見された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.24951021119038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate the internal behavior of Transformer-based Large Language Models (LLMs) when they generate factually incorrect text. We propose modeling factual queries as Constraint Satisfaction Problems and use this framework to investigate how the model interacts internally with factual constraints. Specifically, we discover a strong positive relation between the model's attention to constraint tokens and the factual accuracy of its responses. In our curated suite of 11 datasets with over 40,000 prompts, we study the task of predicting factual errors with the Llama-2 family across all scales (7B, 13B, 70B). We propose SAT Probe, a method probing self-attention patterns, that can predict constraint satisfaction and factual errors, and allows early error identification. The approach and findings demonstrate how using the mechanistic understanding of factuality in LLMs can enhance reliability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーを用いた大規模言語モデル (LLM) の内部動作について検討する。 本稿では,制約満足度問題(Constraint Satisfaction Problems)としてファクトクエリをモデル化し,モデルが事実制約と内部的にどのように相互作用するかを検討する。 具体的には,制約トークンに対するモデルの注意と,その応答の事実的正確性との間に強い正の関係を見出した。 4万以上のプロンプトを持つ11のデータセットからなるキュレートされたスイートにおいて、全スケール(7B, 13B, 70B)にわたるLlama-2ファミリーによる事実エラーを予測するタスクについて検討した。 本稿では,制約満足度と実ミスを予測し,早期の誤り識別を可能にする自己注意パターン探索手法SAT Probeを提案する。 このアプローチと知見は, LLMにおける現実性の機械的理解が信頼性を高めることを示す。

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