論文の概要: On the Semantics of LM Latent Space: A Vocabulary-defined Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16184v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 14:29:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 14:26:30.012664
• Title: On the Semantics of LM Latent Space: A Vocabulary-defined Approach
• Title（参考訳）: LM潜在空間のセマンティックス--語彙定義によるアプローチ
• Authors: Jian Gu, Chunyang Chen, Aldeida Aleti
• Abstract要約: 我々は、LM潜在空間内に固定参照フレームを確立する語彙定義セマンティクスと呼ばれる先駆的手法を導入する。 本稿では,ロジットを計算し,微分可能性と局所等方性を強調し,データ表現を意味的に校正するニューラルクラスタリングモジュールを提案する。 本研究は, LM力学に光を当て, LM性能と解釈性を向上させるための実用的なソリューションを提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.55309950026882
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of deep learning, understanding the latent space of language models (LMs) like transformers is crucial for refining their performance and interpretability. However, existing analyses often fall short in providing absolute and model-centric insights into LM semantics, and neglect essential aspects of LM adaption. In response, we introduce a pioneering method called vocabulary-defined semantics, which establishes a fixed reference frame within the LM latent space, ensuring absolute semantic analysis grounded in LM vocabulary. Our approach transcends prior relative analyses, leveraging LM vocabulary for model-centric insights. Furthermore, we propose a novel technique to compute logits, emphasizing differentiability and local isotropy, and introduce a neural clustering module for semantically calibrating data representations during LM adaptation. Through extensive experiments across diverse text understanding datasets, our approach surpasses state-of-the-art methods of retrieval-augmented generation and parameters-efficient finetuning, showcasing its efficacy and broad applicability. Our findings not only shed light on LM mechanics but also offer practical solutions for enhancing LM performance and interpretability.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの領域では、トランスフォーマーのような言語モデル(LM)の潜伏空間を理解することが、パフォーマンスと解釈可能性を改善する上で不可欠である。 しかし、既存の分析は、LMセマンティクスに関する絶対的およびモデル中心の洞察を提供し、LM適応の本質的な側面を無視する点で不足することが多い。 そこで本研究では,lm潜在空間内に固定参照フレームを確立し,lm語彙を基礎とした絶対的意味解析を実現する,語彙定義意味論という先駆的手法を提案する。 我々のアプローチは、モデル中心の洞察にLM語彙を活用する、事前相対分析を超越する。 さらに,ロジットを計算し,微分性と局所等方性を強調する手法を提案し,lm適応時のデータ表現を意味的に校正するニューラルネットワークモジュールを提案する。 多様なテキスト理解データセットにまたがる広範な実験を通じて,本手法は検索強化生成とパラメータ効率向上のための最先端手法を超越し,その有効性と適用性を示す。 本研究は, LM力学に光を当てるだけでなく, LM性能と解釈可能性を向上させるための実用的ソリューションも提供する。

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