論文の概要: Can Language Models Explain Their Own Classification Behavior?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07436v1
• Date: Mon, 13 May 2024 02:31:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 15:04:30.314064
• Title: Can Language Models Explain Their Own Classification Behavior?
• Title（参考訳）: 言語モデルは独自の分類行動を説明することができるか?
• Authors: Dane Sherburn, Bilal Chughtai, Owain Evans,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、無数のタスクでうまく機能するが、このパフォーマンスの背後にあるプロセスを説明することは困難である。 本稿では,LLMが内部プロセスの忠実な高レベルな説明を行えるかどうかを考察する。 私たちはデータセットであるArticulateRulesをリリースし、コンテキスト内または微調整によってトレーニングされたLLMの自己説明をテストするために使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8177391253202122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) perform well at a myriad of tasks, but explaining the processes behind this performance is a challenge. This paper investigates whether LLMs can give faithful high-level explanations of their own internal processes. To explore this, we introduce a dataset, ArticulateRules, of few-shot text-based classification tasks generated by simple rules. Each rule is associated with a simple natural-language explanation. We test whether models that have learned to classify inputs competently (both in- and out-of-distribution) are able to articulate freeform natural language explanations that match their classification behavior. Our dataset can be used for both in-context and finetuning evaluations. We evaluate a range of LLMs, demonstrating that articulation accuracy varies considerably between models, with a particularly sharp increase from GPT-3 to GPT-4. We then investigate whether we can improve GPT-3's articulation accuracy through a range of methods. GPT-3 completely fails to articulate 7/10 rules in our test, even after additional finetuning on correct explanations. We release our dataset, ArticulateRules, which can be used to test self-explanation for LLMs trained either in-context or by finetuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、無数のタスクでうまく機能するが、このパフォーマンスの背後にあるプロセスを説明することは困難である。 本稿では,LLMが内部プロセスの忠実な高レベルな説明を行えるかどうかを考察する。 これを調べるために、簡単なルールで生成されたテキストベースの分類タスクを数ショットで分類するArticulateRulesというデータセットを紹介した。 各規則は単純な自然言語の説明に関連付けられている。 入力を有能に分類する学習をしたモデル(in-of-distributionとout-of-distriionの両方)が、その分類行動に適合する自由形式の自然言語説明を具体化できるかどうかを検証する。 私たちのデータセットは、コンテキスト内および微調整評価の両方に使用できます。 本研究は, GPT-3 から GPT-4 への顕著な増加とともに, 調音精度がモデルによって大きく変化することを示す。 そこで我々は, GPT-3の調音精度を, 様々な手法を用いて改善できるかどうかを検討した。 GPT-3は、正しい説明のさらなる微調整をした後でも、我々のテストで7/10のルールを具体化するのに完全に失敗する。 私たちはデータセットであるArticulateRulesをリリースし、コンテキスト内または微調整によってトレーニングされたLLMの自己説明をテストするために使用します。

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