論文の概要: Identifying Linear Relational Concepts in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08968v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 14:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 15:57:55.078222
• Title: Identifying Linear Relational Concepts in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける線形関係概念の同定
• Authors: David Chanin, Anthony Hunter, Oana-Maria Camburu
• Abstract要約: トランスフォーマー言語モデル(LM)は、隠れたアクティベーションの潜在空間における方向として概念を表現することが示されている。 本稿では,変換器LMの隠蔽層において,人間の解釈可能な概念に対応する概念方向を求める手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.013438928781476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer language models (LMs) have been shown to represent concepts as directions in the latent space of hidden activations. However, for any given human-interpretable concept, how can we find its direction in the latent space? We present a technique called linear relational concepts (LRC) for finding concept directions corresponding to human-interpretable concepts at a given hidden layer in a transformer LM by first modeling the relation between subject and object as a linear relational embedding (LRE). While the LRE work was mainly presented as an exercise in understanding model representations, we find that inverting the LRE while using earlier object layers results in a powerful technique to find concept directions that both work well as a classifier and causally influence model outputs.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマー言語モデル(LM)は、隠れたアクティベーションの潜在空間における方向として概念を表現することが示されている。 しかし、どんな解釈可能な概念であっても、潜在空間でその方向を見出すにはどうすればよいのか? 本稿では、まず、対象物と対象物の関係を線形リレーショナル埋め込み(LRE)としてモデル化し、トランスフォーマLMにおいて、人間の解釈可能な概念に対応する概念方向を求めるリニアリレーショナル概念(LRC)と呼ばれる手法を提案する。 LREの作業は主にモデル表現を理解するための演習として行われたが、初期のオブジェクト層を用いてLREを反転させることによって、分類器や因果的モデル出力の両方がうまく機能する概念方向を見つけるための強力なテクニックが得られた。

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