論文の概要: LM Transparency Tool: Interactive Tool for Analyzing Transformer Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07004v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 13:39:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 14:31:02.983019
- Title: LM Transparency Tool: Interactive Tool for Analyzing Transformer Language Models
- Title（参考訳）: LM Transparency Tool:トランスフォーマー言語モデル解析のためのインタラクティブツール
- Authors: Igor Tufanov, Karen Hambardzumyan, Javier Ferrando, Elena Voita,
- Abstract要約: LM Transparency Tool (LM-TT) は、トランスフォーマーベースの言語モデルの内部動作を分析するためのオープンソースのインタラクティブツールキットである。
インプット・トゥ・アウトプット・インフォメーション・フロー全体の重要な部分を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.452149013566157
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present the LM Transparency Tool (LM-TT), an open-source interactive toolkit for analyzing the internal workings of Transformer-based language models. Differently from previously existing tools that focus on isolated parts of the decision-making process, our framework is designed to make the entire prediction process transparent, and allows tracing back model behavior from the top-layer representation to very fine-grained parts of the model. Specifically, it (1) shows the important part of the whole input-to-output information flow, (2) allows attributing any changes done by a model block to individual attention heads and feed-forward neurons, (3) allows interpreting the functions of those heads or neurons. A crucial part of this pipeline is showing the importance of specific model components at each step. As a result, we are able to look at the roles of model components only in cases where they are important for a prediction. Since knowing which components should be inspected is key for analyzing large models where the number of these components is extremely high, we believe our tool will greatly support the interpretability community both in research settings and in practical applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,トランスフォーマーに基づく言語モデルの内部動作を分析するための,オープンソースのインタラクティブツールキットであるLM-TTについて述べる。
意思決定プロセスの分離部分に焦点を当てた既存のツールとは違って、私たちのフレームワークは、予測プロセス全体を透過的にし、上位層の表現から非常にきめ細かいモデルの振る舞いをトレースできるように設計されています。
具体的には、(1)入力から出力までの情報の流れの重要部分を示し、(2)モデルブロックが行った変化を個々の注意頭およびフィードフォワードニューロンに寄与させ、(3)これらの頭部またはニューロンの機能の解釈を可能にする。
このパイプラインの重要な部分は、各ステップにおける特定のモデルコンポーネントの重要性を示しています。
その結果、予測に重要な場合のみ、モデルコンポーネントの役割を見ることができる。
どのコンポーネントを検査すべきかを知ることが、これらのコンポーネントの数が極端に多い大規模モデルを分析する上で重要であるので、我々のツールは、研究環境と実践的なアプリケーションの両方において、解釈可能性コミュニティを大いに支援するだろうと信じています。
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