論文の概要: Tuning-Free Accountable Intervention for LLM Deployment -- A Metacognitive Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05636v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 19:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:00:29.054310
• Title: Tuning-Free Accountable Intervention for LLM Deployment -- A Metacognitive Approach
• Title（参考訳）: LLM展開のためのチューニング不要な説明責任介入 -- メタ認知的アプローチ
• Authors: Zhen Tan, Jie Peng, Tianlong Chen, Huan Liu
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの幅広い領域にわたる変換的進歩を触媒している。 我々は,自己認識型誤り識別と訂正機能を備えたLLMを実現するために,textbfCLEARと呼ばれる革新的なテキストメタ認知手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.613461060997004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have catalyzed transformative advances across a spectrum of natural language processing tasks through few-shot or zero-shot prompting, bypassing the need for parameter tuning. While convenient, this modus operandi aggravates ``hallucination'' concerns, particularly given the enigmatic ``black-box'' nature behind their gigantic model sizes. Such concerns are exacerbated in high-stakes applications (e.g., healthcare), where unaccountable decision errors can lead to devastating consequences. In contrast, human decision-making relies on nuanced cognitive processes, such as the ability to sense and adaptively correct misjudgments through conceptual understanding. Drawing inspiration from human cognition, we propose an innovative \textit{metacognitive} approach, dubbed \textbf{CLEAR}, to equip LLMs with capabilities for self-aware error identification and correction. Our framework facilitates the construction of concept-specific sparse subnetworks that illuminate transparent decision pathways. This provides a novel interface for model \textit{intervention} after deployment. Our intervention offers compelling advantages: (\textit{i})~at deployment or inference time, our metacognitive LLMs can self-consciously identify potential mispredictions with minimum human involvement, (\textit{ii})~the model has the capability to self-correct its errors efficiently, obviating the need for additional tuning, and (\textit{iii})~the rectification procedure is not only self-explanatory but also user-friendly, enhancing the interpretability and accessibility of the model. By integrating these metacognitive features, our approach pioneers a new path toward engendering greater trustworthiness and accountability in the deployment of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、パラメータチューニングの必要性を回避し、少数ショットまたはゼロショットプロンプトを通じて、自然言語処理タスクのスペクトルにわたる変換的進歩を触媒した。 特に巨大なモデルサイズの背後にある謎めいた ``black-box'' の性質を考えると、このモードは便利である。 このような懸念は、非可算な決定エラーが破壊的な結果をもたらすような、高リスクなアプリケーション(例えば医療)において悪化する。 対照的に、人間の意思決定は、概念理解を通じて誤認識を感知し、適応的に修正する能力など、ニュアンス化された認知過程に依存している。 人間の認識から着想を得て、llmに自己認識エラーの識別と修正能力を持たせるための革新的な \textit{metacognitive} アプローチを提案する。 我々のフレームワークは、透明な決定経路を照らす概念固有のスパースサブネットワークの構築を促進する。 これはデプロイ後のモデル \textit{intervention} のための新しいインターフェイスを提供する。 我々の介入は、(\textit{i})~配置または推論時間において、メタ認知的LLMは、最小人間の関与による潜在的な誤予測を自覚的に識別し、(\textit{ii})~モデルは、エラーを効率的に修正し、追加のチューニングの必要性を回避し、(\textit{iii})~修正手順は、自己探索的だけでなく、ユーザフレンドリなものであり、モデルの解釈可能性とアクセシビリティを高める。 これらのメタ認知機能を統合することで,LLMの展開における信頼性と説明責任の向上に向けた新たな道のりを開拓する。

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