論文の概要: Language Models Represent Beliefs of Self and Others

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18496v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 13:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 17:25:52.083498
• Title: Language Models Represent Beliefs of Self and Others
• Title（参考訳）: 自己と他者の信念を表す言語モデル
• Authors: Wentao Zhu, Zhining Zhang, Yizhou Wang
• Abstract要約: 本稿では,言語モデルのニューラルアクティベーションを通じて,様々なエージェントの観点から,信念の状態を線形に復号化できることを述べる。 我々は,モデルにおけるToMパフォーマンスの劇的な変化を観察し,社会的推論プロセスにおけるそれらの重要な役割を浮き彫りにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.443525249852428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Understanding and attributing mental states, known as Theory of Mind (ToM), emerges as a fundamental capability for human social reasoning. While Large Language Models (LLMs) appear to possess certain ToM abilities, the mechanisms underlying these capabilities remain elusive. In this study, we discover that it is possible to linearly decode the belief status from the perspectives of various agents through neural activations of language models, indicating the existence of internal representations of self and others' beliefs. By manipulating these representations, we observe dramatic changes in the models' ToM performance, underscoring their pivotal role in the social reasoning process. Additionally, our findings extend to diverse social reasoning tasks that involve different causal inference patterns, suggesting the potential generalizability of these representations.
• Abstract（参考訳）: 心の理論 (ToM) として知られる精神状態の理解と帰属は、人間の社会的推論の基本的な能力として現れる。 大きな言語モデル(LLM)は特定のToM能力を持っているように見えるが、これらの能力の基盤となるメカニズムはいまだ解明されていない。 本研究では,言語モデルのニューラルアクティベーションを通じて,様々なエージェントの視点から,自己や他者の信念の内部表現の存在を示す信念状態を線形にデコードすることが可能であることを見出した。 これらの表現を操作することで,モデルのToMパフォーマンスの劇的な変化を観察し,社会的推論プロセスにおけるそれらの重要な役割を明らかにする。 さらに, 因果的推論パターンの異なる多様な社会的推論タスクにも応用し, それらの表現の一般化可能性も示唆した。

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