論文の概要: The Linear Representation Hypothesis and the Geometry of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03658v1
• Date: Tue, 7 Nov 2023 01:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 17:16:08.129850
• Title: The Linear Representation Hypothesis and the Geometry of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの線形表現仮説と幾何学
• Authors: Kiho Park, Yo Joong Choe, Victor Veitch
• Abstract要約: インフォーマルに、「線形表現仮説」とは、高次概念がある表現空間の方向として線型に表現されるという考え方である。 線形表現(linear representation)とは何か? 対実対を用いて線形表現のすべての概念を統一する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.922342833281883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Informally, the 'linear representation hypothesis' is the idea that high-level concepts are represented linearly as directions in some representation space. In this paper, we address two closely related questions: What does "linear representation" actually mean? And, how do we make sense of geometric notions (e.g., cosine similarity or projection) in the representation space? To answer these, we use the language of counterfactuals to give two formalizations of "linear representation", one in the output (word) representation space, and one in the input (sentence) space. We then prove these connect to linear probing and model steering, respectively. To make sense of geometric notions, we use the formalization to identify a particular (non-Euclidean) inner product that respects language structure in a sense we make precise. Using this causal inner product, we show how to unify all notions of linear representation. In particular, this allows the construction of probes and steering vectors using counterfactual pairs. Experiments with LLaMA-2 demonstrate the existence of linear representations of concepts, the connection to interpretation and control, and the fundamental role of the choice of inner product.
• Abstract（参考訳）: 非公式に「線形表現仮説」とは、高レベル概念がある表現空間の方向として線型に表現されるという考えである。 本稿では,2つの密接に関連する疑問に対処する: 「線形表現」とは実際に何を意味するのか? そして、表現空間における幾何学的概念(コサイン類似性や射影など)をどのように意味づけるか。 これらに答えるために、反事実の言語を用いて「線形表現」の2つの形式化、出力(単語)表現空間の1つ、入力(文)空間の1つを与える。 次に、これらを線形プローブとモデルステアリングにそれぞれ接続することを証明する。 幾何学的概念を理解するために、形式化を用いて言語構造を正確に表現する特定の(非ユークリッド的)内積を特定する。 この因果内積を用いて、線型表現のすべての概念を統一する方法を示す。 特に、これは反実対を用いたプローブとステアリングベクトルの構築を可能にする。 LLaMA-2の実験では、概念の線形表現の存在、解釈と制御の関連、および内積の選択の基本的な役割が示されている。

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