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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07066v6
• Date: Mon, 30 Dec 2024 01:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:16:53.095108
• 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: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。 我々は、より複雑な概念が一般的により深い層で取得されることを示すために、概念深さの概念を紹介します。
• 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: Large language models (LLMs) have shown remarkable performances across a wide range of tasks. However, the mechanisms by which these models encode tasks of varying complexities remain poorly understood. In this paper, we explore the hypothesis that LLMs process concepts of varying complexities in different layers, introducing the idea of ``Concept Depth'' to suggest that more complex concepts are typically acquired in deeper layers. Specifically, we categorize concepts based on their level of abstraction, defining them in the order of increasing complexity within factual, emotional, and inferential tasks. We conduct extensive probing experiments using layer-wise representations across various LLM families (Gemma, LLaMA, Qwen) on various datasets spanning the three domains of tasks. Our findings reveal that models could efficiently conduct probing for simpler tasks in shallow layers, and more complex tasks typically necessitate deeper layers for accurate understanding. Additionally, we examine how external factors, such as adding noise to the input and quantizing the model weights, might affect layer-wise representations. Our findings suggest that these factors can impede the development of a conceptual understanding of LLMs until deeper layers are explored. We hope that our proposed concept and experimental insights will enhance the understanding of the mechanisms underlying LLMs. Our codes are available at \url{https://github.com/Luckfort/CD}.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。 本稿では,LLMが異なる層における様々な複雑な概念を処理しているという仮説を考察し,より複雑な概念がより深い層で獲得されることを示唆する「概念深度」の概念を紹介した。 具体的には、概念を抽象化のレベルに基づいて分類し、現実的、感情的、推論的なタスクにおいて複雑さを増す順に定義する。 タスクの3つの領域にまたがる様々なデータセット上で,様々なLLMファミリー(Gemma, LLaMA, Qwen)のレイヤワイズ表現を用いた広範囲な探索実験を行った。 我々の研究結果によると、モデルでは浅い層で単純なタスクの探索を効率的に行うことができ、より複雑なタスクは正確な理解のためにより深い層を必要とする。 さらに、入力にノイズを加え、モデルの重みを定量化するような外部要因が、層ワイド表現にどのように影響するかを検討する。 以上の結果から, これらの因子は, より深い層を探索するまで, LLMの概念的理解の発達を妨げることが示唆された。 提案する概念と実験的な洞察により,LSMの基盤となるメカニズムの理解が促進されることを期待する。 私たちのコードは \url{https://github.com/Luckfort/CD} で利用可能です。

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