Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trace and Edit Relation Associations in GPT

論文の概要: Trace and Edit Relation Associations in GPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02976v1
Date: Sat, 30 Dec 2023 21:04:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 09:32:28.821490
Title: Trace and Edit Relation Associations in GPT
Title（参考訳）: GPTにおけるトレースと編集関係
Authors: Jiahang Li, Taoyu Chen, Yuanli Wang
Abstract要約: 本研究では,関係判断に対する言語モデル計算の影響を理解するための関係追跡手法を開発した。提案手法は,新しいデータセット上でROMEに対して試験を行い,特異性と一般化のバランスが向上したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3742950928229078
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study introduces a novel approach for analyzing and modifying entity relationships in GPT models, diverging from ROME's entity-focused methods. We develop a relation tracing technique to understand the influence of language model computations on relationship judgments. Using the FewRel dataset, we identify key roles of MLP modules and attention mechanisms in processing relationship information. Our method, tested against ROME on a new dataset, shows improved balance in specificity and generalization, underscoring the potential of manipulating early-layer modules for enhanced model understanding and accuracy.
Abstract（参考訳）: 本研究では,GPTモデルにおけるエンティティ関係を解析・修正するための新しいアプローチを提案する。言語モデル計算が関係判断に与える影響を理解するための関係追跡手法を開発した。 FewRelデータセットを用いて,MLPモジュールの主要な役割と,関連情報処理におけるアテンション機構を同定する。提案手法は, ROMEに対して新しいデータセットを用いて実験を行い, モデル理解と精度を高めるために, 初期層モジュールを操作する可能性を示す。

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