論文の概要: Understanding the Inner Workings of Language Models Through Representation Dissimilarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14993v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 14:46:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 19:25:53.498020
• Title: Understanding the Inner Workings of Language Models Through Representation Dissimilarity
• Title（参考訳）: 表現の相違による言語モデルの内部動作の理解
• Authors: Davis Brown, Charles Godfrey, Nicholas Konz, Jonathan Tu, Henry Kvinge
• Abstract要約: 表現差分測度は、2つのモデルの内部表現が異なる範囲を測定する関数である。 この結果から,言語モデルの内部動作に光を当てる手段としては,異種度対策が有望なツールセットであることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.987278280211877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As language models are applied to an increasing number of real-world applications, understanding their inner workings has become an important issue in model trust, interpretability, and transparency. In this work we show that representation dissimilarity measures, which are functions that measure the extent to which two model's internal representations differ, can be a valuable tool for gaining insight into the mechanics of language models. Among our insights are: (i) an apparent asymmetry in the internal representations of model using SoLU and GeLU activation functions, (ii) evidence that dissimilarity measures can identify and locate generalization properties of models that are invisible via in-distribution test set performance, and (iii) new evaluations of how language model features vary as width and depth are increased. Our results suggest that dissimilarity measures are a promising set of tools for shedding light on the inner workings of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルが実世界のアプリケーション数が増えるにつれて、その内部動作を理解することは、モデル信頼、解釈可能性、透明性において重要な問題となっている。 本研究では,2つのモデルの内部表現の程度を測る関数である表現相似性尺度が,言語モデルの力学の洞察を得る上で有用なツールであることを示す。 私たちの洞察の中には i) SoLU と GeLU の活性化関数を用いたモデルの内部表現における明らかな非対称性。 二 分配試験セットのパフォーマンスにより見えないモデルの一般化特性を特定し、特定することができるという証拠、及び (iii)幅や深さが大きくなるにつれて、言語モデルの特徴がどのように変化するかの新しい評価。 以上の結果から,異質性尺度は言語モデルの内部動作に光を当てる有望なツールであることが示唆された。

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