論文の概要: The Importance of Prompt Tuning for Automated Neuron Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06200v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 05:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 11:15:04.916006
• Title: The Importance of Prompt Tuning for Automated Neuron Explanations
• Title（参考訳）: 自動ニューロン説明におけるプロンプトチューニングの重要性
• Authors: Justin Lee, Tuomas Oikarinen, Arjun Chatha, Keng-Chi Chang, Yilan Chen, Tsui-Wei Weng
• Abstract要約: 説明文の生成に使用するプロンプトの効果を分析し,より自然な方法で説明文を再構成することで,ニューロンの説明文の質が著しく向上することを示す。 我々は,新しいプロンプトの効果を3つの異なる方法で示し,自動評価と人的評価の両方を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.187092570405557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances have greatly increased the capabilities of large language models (LLMs), but our understanding of the models and their safety has not progressed as fast. In this paper we aim to understand LLMs deeper by studying their individual neurons. We build upon previous work showing large language models such as GPT-4 can be useful in explaining what each neuron in a language model does. Specifically, we analyze the effect of the prompt used to generate explanations and show that reformatting the explanation prompt in a more natural way can significantly improve neuron explanation quality and greatly reduce computational cost. We demonstrate the effects of our new prompts in three different ways, incorporating both automated and human evaluations.
• Abstract（参考訳）: 近年の進歩は大規模言語モデル(LLM)の能力を大幅に向上させたが、モデルとその安全性に対する我々の理解は、それほど速くは進まなかった。 本稿では,個々のニューロンを研究することで,LSMを深く理解することを目的とする。 我々は、GPT-4のような大きな言語モデルが言語モデルの各ニューロンの動作を説明するのに有用であることを示す以前の研究に基づいて構築した。 具体的には,説明の生成に用いられるプロンプトの効果を分析し,より自然な方法で説明プロンプトを再構成することで,ニューロン説明の質を大幅に改善し,計算コストを大幅に削減できることを示す。 我々は,新しいプロンプトの効果を3つの異なる方法で示し,自動評価と人的評価の両方を取り入れた。

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