論文の概要: Visual Analytics for Generative Transformer Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12418v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 08:15:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:45:10.199678
• Title: Visual Analytics for Generative Transformer Models
• Title（参考訳）: 生成変圧器モデルの視覚的解析
• Authors: Raymond Li, Ruixin Yang, Wen Xiao, Ahmed AbuRaed, Gabriel Murray, Giuseppe Carenini
• Abstract要約: 本稿では,変換器を用いた生成ネットワークの解析を支援するための新しい視覚分析フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、トランスフォーマーベースのエンコーダデコーダモデルの解析をサポートするための最初のフレームワークの1つである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.251218916955125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While transformer-based models have achieved state-of-the-art results in a variety of classification and generation tasks, their black-box nature makes them challenging for interpretability. In this work, we present a novel visual analytical framework to support the analysis of transformer-based generative networks. In contrast to previous work, which has mainly focused on encoder-based models, our framework is one of the first dedicated to supporting the analysis of transformer-based encoder-decoder models and decoder-only models for generative and classification tasks. Hence, we offer an intuitive overview that allows the user to explore different facets of the model through interactive visualization. To demonstrate the feasibility and usefulness of our framework, we present three detailed case studies based on real-world NLP research problems.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのモデルは様々な分類や生成タスクで最先端の結果を得たが、そのブラックボックスの性質は解釈可能性に挑戦している。 本研究では,変換器を用いた生成ネットワークの解析を支援する新しい視覚解析フレームワークを提案する。 主にエンコーダベースのモデルに焦点を当てた従来の研究とは対照的に,我々のフレームワークは,トランスフォーマベースのエンコーダデコーダモデルとデコーダのみによる生成・分類タスクの分析をサポートするための最初のフレームワークの1つである。 したがって、インタラクティブな可視化を通じてモデルの異なる面を探索できる直感的な概要を提供する。 本フレームワークの有効性と有用性を示すために,実世界のNLP研究問題に基づく3つのケーススタディを提案する。

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