論文の概要: Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06102v2
• Date: Fri, 12 Jan 2024 17:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 12:17:22.435763
• Title: Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models
• Title（参考訳）: Patchscopes: 隠れた言語モデルの表現を検査するための統一フレームワーク
• Authors: Asma Ghandeharioun, Avi Caciularu, Adam Pearce, Lucas Dixon, Mor Geva
• Abstract要約: 我々は、Patchscopesと呼ばれるフレームワークを導入し、LLMの計算に関する幅広い疑問にどのように答えられるかを示す。 本稿では,言語空間への射影表現と LLM への介入に基づく事前解釈可能性の手法を,このフレームワークの例と見なせることを示す。 Patchscopesは、事前検査のテクニックを統一するだけでなく、より有能なモデルを使用してより小さなモデルの表現を説明するなど、新たな可能性も開けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.297184486552084
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspecting the information encoded in hidden representations of large language models (LLMs) can explain models' behavior and verify their alignment with human values. Given the capabilities of LLMs in generating human-understandable text, we propose leveraging the model itself to explain its internal representations in natural language. We introduce a framework called Patchscopes and show how it can be used to answer a wide range of questions about an LLM's computation. We show that prior interpretability methods based on projecting representations into the vocabulary space and intervening on the LLM computation can be viewed as instances of this framework. Moreover, several of their shortcomings such as failure in inspecting early layers or lack of expressivity can be mitigated by Patchscopes. Beyond unifying prior inspection techniques, Patchscopes also opens up new possibilities such as using a more capable model to explain the representations of a smaller model, and unlocks new applications such as self-correction in multi-hop reasoning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の隠れ表現に符号化された情報を検査することで、モデルの振る舞いを説明し、人間の値との整合性を検証することができる。 人間の理解可能なテキストを生成する上でのLLMの能力を考えると、モデル自体を利用して自然言語の内部表現を説明する。 我々は、Patchscopesと呼ばれるフレームワークを導入し、LLMの計算に関する幅広い疑問にどのように答えられるかを示す。 語彙空間への表現の投影とllm計算への干渉に基づく事前解釈可能性の手法は,このフレームワークの例と見なすことができる。 さらに、早期検査の失敗や表現力の欠如といったいくつかの欠点は、パッチスコープによって軽減できる。 Patchscopesは、事前検査技術を統一するだけでなく、より有能なモデルを使用してより小さなモデルの表現を説明し、マルチホップ推論における自己補正のような新しいアプリケーションをアンロックするといった新しい可能性も開きます。

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