論文の概要: Language Models Encode the Value of Numbers Linearly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03735v4
• Date: Thu, 14 Nov 2024 06:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:34.994962
• Title: Language Models Encode the Value of Numbers Linearly
• Title（参考訳）: 数値を線形に符号化する言語モデル
• Authors: Fangwei Zhu, Damai Dai, Zhifang Sui,
• Abstract要約: 数学の基本要素である数値を言語モデルでエンコードする方法を考察する。 実験結果は,大規模言語モデルにおける符号付き数値の存在を支持する。 我々の研究は、LLMが数値を線形にエンコードする証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.88044346200171
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have exhibited impressive competence in various tasks, but their internal mechanisms on mathematical problems are still under-explored. In this paper, we study a fundamental question: how language models encode the value of numbers, a basic element in math. To study the question, we construct a synthetic dataset comprising addition problems and utilize linear probes to read out input numbers from the hidden states. Experimental results support the existence of encoded number values in LLMs on different layers, and these values can be extracted via linear probes. Further experiments show that LLMs store their calculation results in a similar manner, and we can intervene the output via simple vector additions, proving the causal connection between encoded numbers and language model outputs. Our research provides evidence that LLMs encode the value of numbers linearly, offering insights for better exploring, designing, and utilizing numeric information in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにおいて顕著な能力を示してきたが、数学的問題に対する内部メカニズムはまだ解明されていない。 本稿では,数学の基本要素である数の価値を言語モデルがどのようにエンコードするかという,基本的な問題について考察する。 そこで本研究では,付加問題を含む合成データセットを構築し,線形プローブを用いて隠れ状態から入力番号を読み取る。 実験結果は、異なる層上のLLMにおける符号化数値の存在を支持し、これらの値を線形プローブによって抽出することができる。 さらなる実験により、LLMは計算結果を同様の方法で保存し、簡単なベクトル加算によって、符号化された数と言語モデル出力の間の因果関係を証明できることを示した。 我々の研究は、LLMが数値の値を線形にエンコードし、LLMの数値情報をよりよく探索し、設計し、活用するための洞察を提供する証拠を提供する。

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