論文の概要: Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07066v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 14:56:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 14:11:27.405982
• Title: Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers?
• Title（参考訳）: 概念の深さを探る: 大規模言語モデルはどのように異なる層で知識を取得するか?
• Authors: Mingyu Jin, Qinkai Yu, Jingyuan Huang, Qingcheng Zeng, Zhenting Wang, Wenyue Hua, Haiyan Zhao, Kai Mei, Yanda Meng, Kaize Ding, Fan Yang, Mengnan Du, Yongfeng Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,異なる概念が大規模言語モデルの異なる層で学習される現象について考察する。 抽象化のレベルで概念の難しさを定義し、ここでは事実、感情、推論によって明確に分類する。 モデルの異なる層から表現を抽出し,これらを分類タスクに適用するために,探索手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.04803703952721
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the phenomenon that different concepts are learned in different layers of large language models, i.e. more difficult concepts are fully acquired with deeper layers. We define the difficulty of concepts by the level of abstraction, and here it is crudely categorized by factual, emotional, and inferential. Each category contains a spectrum of tasks, arranged from simple to complex. For example, within the factual dimension, tasks range from lie detection to categorizing mathematical problems. We employ a probing technique to extract representations from different layers of the model and apply these to classification tasks. Our findings reveal that models tend to efficiently classify simpler tasks, indicating that these concepts are learned in shallower layers. Conversely, more complex tasks may only be discernible at deeper layers, if at all. This paper explores the implications of these findings for our understanding of model learning processes and internal representations. Our implementation is available at \url{https://github.com/Luckfort/CD}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,異なる概念が大規模言語モデルの異なる層で学習される現象,すなわちより難しい概念がより深い層で完全に獲得される現象について考察する。 抽象化のレベルで概念の難しさを定義し、ここでは事実、感情、推論によって明確に分類する。 各カテゴリは、単純から複雑に配置されたタスクのスペクトルを含む。 例えば、実数次元内では、タスクは嘘検出から数学的問題の分類まで様々である。 モデルの異なる層から表現を抽出し,これらを分類タスクに適用するために,探索手法を用いる。 その結果、モデルがより単純なタスクを効率的に分類し、これらの概念がより浅い層で学習されることが判明した。 逆に、より複雑なタスクは、もっと深い層でしか識別できないかもしれません。 本稿では,モデル学習プロセスと内部表現の理解にこれらの知見がもたらす意味について考察する。 我々の実装は \url{https://github.com/Luckfort/CD} で利用可能です。

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