論文の概要: SelfIE: Self-Interpretation of Large Language Model Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10949v2
• Date: Tue, 26 Mar 2024 01:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 21:24:37.990806
• Title: SelfIE: Self-Interpretation of Large Language Model Embeddings
• Title（参考訳）: SelfIE: 大規模言語モデル埋め込みの自己解釈
• Authors: Haozhe Chen, Carl Vondrick, Chengzhi Mao,
• Abstract要約: SelfIEは、大きな言語モデルが自身の組み込みを自然言語で解釈できるフレームワークである。 SelfIEは倫理的判断、インジェクションの内在化、有害な知識のリコールなどのケースにおける内部的推論を明らかにする。 そこで我々は,個々のレイヤの勾配だけを必要としながら,オープンな概念を編集できるSupervised Controlを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.801959204164504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How do large language models (LLMs) obtain their answers? The ability to explain and control an LLM's reasoning process is key for reliability, transparency, and future model developments. We propose SelfIE (Self-Interpretation of Embeddings), a framework that enables LLMs to interpret their own embeddings in natural language by leveraging their ability to respond to inquiries about a given passage. Capable of interpreting open-world concepts in the hidden embeddings, SelfIE reveals LLM internal reasoning in cases such as making ethical decisions, internalizing prompt injection, and recalling harmful knowledge. SelfIE's text descriptions on hidden embeddings also open up new avenues to control LLM reasoning. We propose Supervised Control, which allows editing open-ended concepts while only requiring gradient computation of individual layer. We extend RLHF to hidden embeddings and propose Reinforcement Control that erases harmful knowledge in LLM without supervision targets.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はどのようにその答えを得るのか? LLMの推論プロセスを説明し、制御する能力は、信頼性、透明性、将来のモデル開発の鍵となります。 本稿では,LLMが自然言語の埋め込みを解釈するためのフレームワークであるSelfIE(Self-Interpretation of Embeddings)を提案する。 隠された埋め込みにおいてオープンワールドの概念を解釈できるSelfIEは、倫理的判断、即時注入の内在化、有害な知識のリコールといったケースにおいて、LCMの内部理性を明らかにする。 隠れた埋め込みに関するSelfIEのテキスト記述は、LSM推論を制御するための新しい道を開く。 本稿では,各レイヤの勾配計算のみを必要としながら,オープンな概念を編集できるSupervised Controlを提案する。 我々は,LLHFを隠れ埋め込みに拡張し,LLMにおける有害な知識を監視対象なく消去する強化制御を提案する。

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