論文の概要: Increasing Trust in Language Models through the Reuse of Verified Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02619v7
• Date: Sun, 16 Jun 2024 22:09:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 06:35:20.380685
• Title: Increasing Trust in Language Models through the Reuse of Verified Circuits
• Title（参考訳）: 検証回路の再利用による言語モデルの信頼度向上
• Authors: Philip Quirke, Clement Neo, Fazl Barez,
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、幅広い予測タスクにますます使われていますが、それらのトレーニングは稀なエッジケースを無視します。 数学的および論理的に定義されたフレームワークを使用して構築すれば、この標準を満たすようにモデルをトレーニングできることが示される。 両タスクの加算回路を広範囲に再利用し,より複雑な減算器モデルの検証を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8434042562191815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Language Models (LMs) are increasingly used for a wide range of prediction tasks, but their training can often neglect rare edge cases, reducing their reliability. Here, we define a stringent standard of trustworthiness whereby the task algorithm and circuit implementation must be verified, accounting for edge cases, with no known failure modes. We show that a model can be trained to meet this standard if built using mathematically and logically specified frameworks. In this paper, we fully verify an auto-regressive transformer model for n-digit integer addition. To exhibit the reusability of verified modules, we insert the trained integer addition model into a larger untrained model and train the combined model to perform both addition and subtraction. We find extensive reuse of the addition circuits for both tasks, easing verification of the more complex subtractor model. We discuss how inserting verified task modules into LMs can leverage model reuse to improve verifiability and trustworthiness of language models built using them. The reuse of verified circuits reduces the effort to verify more complex composite models which we believe to be a significant step towards safety of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は、幅広い予測タスクにますます使われていますが、それらのトレーニングは稀なエッジケースを無視し、信頼性を低下させます。 ここでは、タスクアルゴリズムと回路実装を検証し、エッジケースを考慮し、既知の障害モードを含まない、厳格な信頼性基準を定義する。 数学的および論理的に定義されたフレームワークを使用して構築すれば、この標準を満たすようにモデルをトレーニングできることが示される。 本稿では,n桁整数加算のための自動回帰変換器モデルを完全に検証する。 検証されたモジュールの再利用性を示すため、トレーニングされた整数加算モデルをより大きな未学習モデルに挿入し、加算と減算の両方を行うように組み合わせたモデルを訓練する。 両タスクの加算回路を広範囲に再利用し,より複雑な減算器モデルの検証を容易にする。 本稿では,検証済みのタスクモジュールをLMに挿入することで,モデルの再利用を有効活用し,それらを用いた言語モデルの妥当性と信頼性を向上させる方法について論じる。 検証回路の再利用により、言語モデルの安全性に向けた重要なステップであると考えられる、より複雑な複合モデルを検証する労力が削減される。

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