論文の概要: Eliciting Latent Knowledge from Quirky Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01037v2
• Date: Tue, 6 Feb 2024 08:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 19:39:12.779745
• Title: Eliciting Latent Knowledge from Quirky Language Models
• Title（参考訳）: quirky言語モデルからの潜在知識の抽出
• Authors: Alex Mallen and Nora Belrose
• Abstract要約: 質問に答える際に、体系的なエラーを発生させるために、LoRAを微調整した12のデータセットと一連の"奇抜な"言語モデルを紹介します。 これらの文脈において、単純な探索手法が正しい解答に関するモデルの潜在知識を引き出すことができることを実証する。 また,機械的異常検出手法では,94%のAUROCで非現実的動作をフラグできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.615909823846281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Eliciting Latent Knowledge (ELK) aims to find patterns in a capable neural network's activations which robustly track the true state of the world, even when the network's overt output is false or misleading. To further ELK research, we introduce 12 datasets and a corresponding suite of "quirky" language models that are LoRA finetuned to make systematic errors when answering questions if and only if the keyword "Bob" is present in the prompt. We demonstrate that simple probing methods can elicit the model's latent knowledge of the correct answer in these contexts, even for problems harder than those the probe was trained on. This is enabled by context-independent knowledge representations located in middle layer activations. We also find that a mechanistic anomaly detection approach can flag untruthful behavior with 94% AUROC. Our results show promise for eliciting reliable knowledge from capable but untrusted models, and facilitates future research empirically investigating ELK methods.
• Abstract（参考訳）: 潜在知識の排除(ELK)は、ネットワークのオーバートアウトプットが誤ったり誤解を招く場合であっても、世界の本当の状態を確実に追跡する能力のあるニューラルネットワークのアクティベーションにおけるパターンを見つけることを目的としている。 さらにelk研究のために、12のデータセットと、それに対応する一連の"quirky"言語モデルを紹介し、loraを微調整して、プロンプトに"bob"というキーワードが存在しているかどうかを問う質問に対して系統的エラーを発生させる。 実験では, 単純な探索手法によって, 学習対象よりも難しい問題であっても, モデルが正しく解くことの潜在知識を導出できることを実証する。 これは、中間層アクティベーションにある文脈に依存しない知識表現によって実現される。 また, 機械的な異常検出手法は, 94% auroc で不正行為を検知できることがわかった。 以上の結果から,有能だが信頼できないモデルから信頼できる知識を引き出す可能性を示し,elk法を実証的に調査する今後の研究を促進する。

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