論文の概要: Concept Formation and Alignment in Language Models: Bridging Statistical Patterns in Latent Space to Concept Taxonomy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.05315v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 01:27:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 20:24:20.089938
- Title: Concept Formation and Alignment in Language Models: Bridging Statistical Patterns in Latent Space to Concept Taxonomy
- Title（参考訳）: 言語モデルにおける概念形成とアライメント: 潜在空間における統計的パターンを分類学にブリッジする
- Authors: Mehrdad Khatir, Chandan K. Reddy,
- Abstract要約: 本稿では,言語モデル(LM)の領域における概念形成とアライメントについて考察する。
様々なLMで学習した意味表現において,概念とその階層構造を識別する機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.232704182001253
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper explores the concept formation and alignment within the realm of language models (LMs). We propose a mechanism for identifying concepts and their hierarchical organization within the semantic representations learned by various LMs, encompassing a spectrum from early models like Glove to the transformer-based language models like ALBERT and T5. Our approach leverages the inherent structure present in the semantic embeddings generated by these models to extract a taxonomy of concepts and their hierarchical relationships. This investigation sheds light on how LMs develop conceptual understanding and opens doors to further research to improve their ability to reason and leverage real-world knowledge. We further conducted experiments and observed the possibility of isolating these extracted conceptual representations from the reasoning modules of the transformer-based LMs. The observed concept formation along with the isolation of conceptual representations from the reasoning modules can enable targeted token engineering to open the door for potential applications in knowledge transfer, explainable AI, and the development of more modular and conceptually grounded language models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,言語モデル(LM)の領域における概念形成とアライメントについて考察する。
本稿では,Glove のような初期のモデルから ALBERT や T5 といったトランスフォーマーベースの言語モデルまで,様々な LM で学習した意味表現の中で概念とその階層構造を識別する機構を提案する。
提案手法は,これらのモデルが生成したセマンティック埋め込みに存在する固有構造を利用して,概念の分類と階層的関係を抽出する。
この調査は、LMが概念的理解をどのように発展させ、現実世界の知識を推論し活用する能力を改善するために、さらなる研究を行うための扉を開くかに光を当てている。
我々はさらに実験を行い、これらの抽出された概念表現をトランスフォーマーベースのLMの推論モジュールから分離する可能性を観察した。
観測された概念形成と、推論モジュールからの概念表現の分離により、ターゲットトークンエンジニアリングは、知識伝達、説明可能なAI、そしてよりモジュール的で概念的に基礎付けられた言語モデルの開発において、潜在的な応用への扉を開くことができる。
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