論文の概要: Interpreting Context Look-ups in Transformers: Investigating Attention-MLP Interactions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15055v2
- Date: Wed, 23 Oct 2024 13:20:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-24 13:54:09.258013
- Title: Interpreting Context Look-ups in Transformers: Investigating Attention-MLP Interactions
- Title(参考訳): 変圧器におけるコンテキストルックアップの解釈--意識-MLP相互作用の検討
- Authors: Clement Neo, Shay B. Cohen, Fazl Barez,
- Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)において,注意頭と次点ニューロンがどのように相互作用し,新たな単語を予測するかを検討する。
以上の結果から,注意頭は特定の文脈を認識し,それに応じてトークン予測ニューロンを活性化することが明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.33740818235595
- License:
- Abstract: Understanding the inner workings of large language models (LLMs) is crucial for advancing their theoretical foundations and real-world applications. While the attention mechanism and multi-layer perceptrons (MLPs) have been studied independently, their interactions remain largely unexplored. This study investigates how attention heads and next-token neurons interact in LLMs to predict new words. We propose a methodology to identify next-token neurons, find prompts that highly activate them, and determine the upstream attention heads responsible. We then generate and evaluate explanations for the activity of these attention heads in an automated manner. Our findings reveal that some attention heads recognize specific contexts relevant to predicting a token and activate a downstream token-predicting neuron accordingly. This mechanism provides a deeper understanding of how attention heads work with MLP neurons to perform next-token prediction. Our approach offers a foundation for further research into the intricate workings of LLMs and their impact on text generation and understanding.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(LLM)の内部動作を理解することは、理論の基礎と実世界の応用を前進させる上で不可欠である。
注意機構と多層パーセプトロン(MLP)は独立に研究されているが、それらの相互作用はほとんど解明されていない。
本研究では,LLMにおいて注意頭と次点ニューロンがどのように相互作用し,新たな単語を予測するかを検討する。
そこで我々は,次のニューロンを同定し,それを高活性化させるプロンプトを見つけ,上流の注目ヘッドを判断する手法を提案する。
次に,これらの注意ヘッドの動作に関する説明を自動で生成し,評価する。
本研究は,トークン予測に関連する特定のコンテキストを認識し,それに応じて下流のトークン予測ニューロンを活性化することを明らかにする。
このメカニズムは、注意頭がMLPニューロンとどのように機能し、次のトーケン予測を行うかをより深く理解する。
我々のアプローチは、LLMの複雑な作業とそのテキスト生成と理解への影響について、さらなる研究の基盤を提供する。
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