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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15098v2
• Date: Wed, 17 Apr 2024 04:25:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 19:40:10.942345
• Title: Attention Satisfies: A Constraint-Satisfaction Lens on Factual Errors of Language Models
• Title（参考訳）: 注意満足度:言語モデルの実際の誤りに対する制約満足度レンズ
• 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,制約満足度問題として事実クエリをモデル化することを提案する。 制約トークンに対するLLMの注意と世代毎の事実的正確性との間には,強い正の相関関係が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.79074982172423
• 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 LLM interacts internally with factual constraints. We find a strong positive relationship between the LLM's attention to constraint tokens and the factual accuracy of generations. We curate a suite of 10 datasets containing over 40,000 prompts to 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 attention patterns, that can predict factual errors and fine-grained constraint satisfaction, and allow early error identification. The approach and findings take another step towards using the mechanistic understanding of LLMs to enhance their 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,制約満足度問題として事実クエリをモデル化し,LLMが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。 制約トークンに対するLLMの注意と世代毎の事実的正確性との間には,強い正の相関関係が認められた。 全スケール(7B,13B,70B)で、Llama-2ファミリーで事実エラーを予測するタスクを研究するために、4万以上のプロンプトを含む10のデータセットをキュレートする。 本稿では,注意パターンを探索するSAT Probeを提案する。これは,事実の誤りやきめ細かな制約満足度を予測し,早期の誤り識別を可能にする手法である。 このアプローチと知見は,LSMの機械的理解を用いて信頼性を高めるための新たな一歩を踏み出した。

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