論文の概要: Crafting Interpretable Embeddings by Asking LLMs Questions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16714v1
• Date: Sun, 26 May 2024 22:30:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 19:35:41.785147
• Title: Crafting Interpretable Embeddings by Asking LLMs Questions
• Title（参考訳）: LLMの質問への回答による解釈可能な埋め込みの作り方
• Authors: Vinamra Benara, Chandan Singh, John X. Morris, Richard Antonello, Ion Stoica, Alexander G. Huth, Jianfeng Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの増大に対して、テキスト埋め込みを急速に改善した。 質問応答埋め込み (QA-Emb) を導入し, 各特徴がLLMに対して質問された質問に対する回答を表す。 我々はQA-Embを用いて、言語刺激に対するfMRIボクセル応答を予測するための解釈可能なモデルを柔軟に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.49960984640363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have rapidly improved text embeddings for a growing array of natural-language processing tasks. However, their opaqueness and proliferation into scientific domains such as neuroscience have created a growing need for interpretability. Here, we ask whether we can obtain interpretable embeddings through LLM prompting. We introduce question-answering embeddings (QA-Emb), embeddings where each feature represents an answer to a yes/no question asked to an LLM. Training QA-Emb reduces to selecting a set of underlying questions rather than learning model weights. We use QA-Emb to flexibly generate interpretable models for predicting fMRI voxel responses to language stimuli. QA-Emb significantly outperforms an established interpretable baseline, and does so while requiring very few questions. This paves the way towards building flexible feature spaces that can concretize and evaluate our understanding of semantic brain representations. We additionally find that QA-Emb can be effectively approximated with an efficient model, and we explore broader applications in simple NLP tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理タスクの増大に対して、テキスト埋め込みを急速に改善した。 しかし、神経科学のような科学領域への不透明さと増殖は、解釈可能性の必要性を増大させてきた。 本稿では,LLMプロンプトにより解釈可能な埋め込みが得られるかどうかを問う。 質問応答埋め込み (QA-Emb) を導入し, 各特徴がLLMに対して質問された質問に対する回答を表す。 トレーニングQA-Embは、モデルの重みを学習するよりも、基礎となる質問のセットを選択することを減らす。 我々はQA-Embを用いて、言語刺激に対するfMRIボクセル応答を予測するための解釈可能なモデルを柔軟に生成する。 QA-Embは、確立された解釈可能なベースラインを著しく上回り、非常に少ない質問を必要とする。 これにより、セマンティック脳表現の理解を深め、評価できるフレキシブルな特徴空間を構築するための道が開ける。 さらに,QA-Embを効率的なモデルで効果的に近似することができ,単純なNLPタスクにおける広範な応用について検討する。

関連論文リスト

• Do LLMs Understand Ambiguity in Text? A Case Study in Open-world Question Answering [15.342415325821063]
  自然言語の曖昧さは、オープンドメインの質問応答に使用される大規模言語モデル(LLM)に重大な課題をもたらす。 我々は,明示的曖昧化戦略の効果を計測することに集中して,市販のLLM性能と数発のLLM性能を比較した。 本研究では, 難解な問合せタスクにおいて, LLM性能を向上させるために, 簡単な, トレーニング不要, トークンレベルの曖昧さを効果的に活用できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T10:27:26Z)
• Optimizing Language Model's Reasoning Abilities with Weak Supervision [48.60598455782159]
  弱い教師付きベンチマークであるtextscPuzzleBen について,25,147 の複雑な質問,回答,人為的合理性からなる。 データセットのユニークな側面は、10,000の未注釈の質問を含めることであり、LLMの推論能力を高めるために、より少ないスーパーサイズのデータを活用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T07:39:15Z)
• Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models [54.21695754082441]
  説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。 反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。 我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T03:18:58Z)
• Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models [76.1947554386879]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクにまたがる顕著な機能を示している。 自然言語で説明できる能力により、LLMは人間に与えられるパターンのスケールと複雑さを拡大することができる。 これらの新しい機能は、幻覚的な説明や膨大な計算コストなど、新しい課題を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T17:38:54Z)
• keqing: knowledge-based question answering is a nature chain-of-thought mentor of LLM [27.76205400533089]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な自然言語処理(NLP)タスク、特に質問応答において顕著な性能を示した。 本稿では,知識グラフ上の質問関連構造化情報を取得するために,ChatGPTなどのLLMを支援する新しいフレームワークを提案する。 KBQAデータセットの実験結果から,Keqingは競合性能を達成でき,各質問に答える論理を説明できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T08:39:04Z)
• You don't need a personality test to know these models are unreliable: Assessing the Reliability of Large Language Models on Psychometric Instruments [37.03210795084276]
  本稿では, 大規模言語モデルが応答を一貫した, 頑健な方法で引き起こすかどうかを考察する。 17種類のLDM実験により,単純な摂動でさえモデルの問合せ能力を大幅に低下させることが判明した。 その結果,現在広く普及しているプロンプトは,モデル知覚を正確にかつ確実に捉えるには不十分であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T09:50:53Z)
• SEMQA: Semi-Extractive Multi-Source Question Answering [94.04430035121136]
  本稿では,複数ソースを半抽出的に要約することで,複数の質問に答える新しいQAタスクを提案する。 この種の最初のデータセットであるQuoteSumを作成し、自然および生成された質問に対する人間による半抽出的な回答を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T18:46:32Z)
• FreshLLMs: Refreshing Large Language Models with Search Engine Augmentation [92.43001160060376]
  本研究では,現在の世界知識をテストする質問に答える文脈において,大規模言語モデル(LLM)の事実性について検討する。 多様な質問や回答のタイプを含む新しい動的QAベンチマークであるFreshQAを紹介する。 我々は,2モード評価法により,閉じたLLMとオープンソースのLLMの多種多様な配列をベンチマークし,その正しさと幻覚の両面を計測する。 これらの結果に触発されたFreshPromptは、FreshQA上でのLLMの性能を大幅に向上させる単純な数ショットプロンプトである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T00:04:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。