Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring the LLM Journey from Cognition to Expression with Linear Representations

論文の概要: Exploring the LLM Journey from Cognition to Expression with Linear Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16964v1
Date: Mon, 27 May 2024 08:57:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 16:11:45.441430
Title: Exploring the LLM Journey from Cognition to Expression with Linear Representations
Title（参考訳）: 線形表現による認知から表現へのLLM旅の探索
Authors: Yuzi Yan, Jialian Li, Yipin Zhang, Dong Yan,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における認知的・表現的能力の進化と相互作用について,詳細な検討を行う。人間のフィードバックからの強化学習(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)の3つの重要なフェーズにまたがる線形表現を通して、モデルの認知的・表現的能力を定義し、探求する。 SFT, RLHFでは, 認知能力が発達する傾向がみられ, 認知能力が発達する傾向がみられた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.92882688742428
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents an in-depth examination of the evolution and interplay of cognitive and expressive capabilities in large language models (LLMs), with a specific focus on Baichuan-7B and Baichuan-33B, an advanced bilingual (Chinese and English) LLM series. We define and explore the model's cognitive and expressive capabilities through linear representations across three critical phases: Pretraining, Supervised Fine-Tuning (SFT), and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Cognitive capability is defined as the quantity and quality of information conveyed by the neuron output vectors within the network, similar to the neural signal processing in human cognition. Expressive capability is defined as the model's capability to produce word-level output. Our findings unveil a sequential development pattern, where cognitive abilities are largely established during Pretraining, whereas expressive abilities predominantly advance during SFT and RLHF. Statistical analyses confirm a significant correlation between the two capabilities, suggesting that cognitive capacity may limit expressive potential. The paper also explores the theoretical underpinnings of these divergent developmental trajectories and their connection to the LLMs' architectural design. Moreover, we evaluate various optimization-independent strategies, such as few-shot learning and repeated sampling, which bridge the gap between cognitive and expressive capabilities. This research reveals the potential connection between the hidden space and the output space, contributing valuable insights into the interpretability and controllability of their training processes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語モデル(LLM)における認知的・表現的能力の進化と相互作用について,バイチュアン7Bとバイチュアン33Bに着目して詳細に検討する。モデルの認知的・表現的能力は,事前学習,監視ファインチューニング(SFT),人間フィードバックからの強化学習(RLHF)の3つの重要なフェーズにまたがる線形表現を通して定義し,検討する。認知能力は、人間の認知における神経信号処理と同様、ネットワーク内のニューロン出力ベクトルによって伝達される情報の量と品質として定義される。表現能力は、単語レベルの出力を生成するモデルの能力として定義される。 SFT, RLHFでは, 認知能力が発達する傾向がみられ, 認知能力が発達する傾向がみられた。統計的分析は2つの能力の間に有意な相関があることを確認し、認知能力が表現力を制限する可能性があることを示唆している。また,これらの分岐発達軌跡の理論的基盤とLLMの建築設計との関係についても検討した。さらに,認識能力と表現能力のギャップを埋める,少数ショット学習や繰り返しサンプリングなど,最適化に依存しない様々な戦略を評価する。この研究は、隠れた空間と出力空間の間の潜在的なつながりを明らかにし、それらのトレーニングプロセスの解釈可能性と制御可能性に関する貴重な洞察に寄与する。

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