論文の概要: Explaining Pre-Trained Language Models with Attribution Scores: An Analysis in Low-Resource Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05338v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 14:14:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 13:25:03.741324
• Title: Explaining Pre-Trained Language Models with Attribution Scores: An Analysis in Low-Resource Settings
• Title（参考訳）: 属性スコアを用いた事前学習言語モデルの説明:低リソース設定の分析
• Authors: Wei Zhou, Heike Adel, Hendrik Schuff, Ngoc Thang Vu
• Abstract要約: 我々は,素早いモデルから抽出した帰属スコアの妥当性と忠実度を分析した。 プロンプトパラダイムを用いることで、低リソース環境下でモデルを微調整するよりも、より妥当な説明が得られます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.03184402316848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attribution scores indicate the importance of different input parts and can, thus, explain model behaviour. Currently, prompt-based models are gaining popularity, i.a., due to their easier adaptability in low-resource settings. However, the quality of attribution scores extracted from prompt-based models has not been investigated yet. In this work, we address this topic by analyzing attribution scores extracted from prompt-based models w.r.t. plausibility and faithfulness and comparing them with attribution scores extracted from fine-tuned models and large language models. In contrast to previous work, we introduce training size as another dimension into the analysis. We find that using the prompting paradigm (with either encoder-based or decoder-based models) yields more plausible explanations than fine-tuning the models in low-resource settings and Shapley Value Sampling consistently outperforms attention and Integrated Gradients in terms of leading to more plausible and faithful explanations.
• Abstract（参考訳）: 属性スコアは、異なる入力部品の重要性を示し、モデル動作を説明することができる。 現在、プロンプトベースのモデルの人気が高まっている。 しかし,プロンプトモデルから抽出した属性スコアの質についてはまだ調査されていない。 本稿では,プロンプトベースモデルから抽出した帰属スコアw.r.t.の帰属可能性と忠実性を分析し,細調整されたモデルと大規模言語モデルから抽出した帰属スコアと比較する。 従来の研究とは対照的に、分析にトレーニングサイズを別の次元として導入する。 我々は、プロンプトパラダイム(エンコーダベースまたはデコーダベースモデルのいずれか)を使用することで、低リソース設定でモデルを微調整するよりも、より妥当な説明が得られることを発見した。

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