論文の概要: LLM-assisted Concept Discovery: Automatically Identifying and Explaining Neuron Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08572v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 18:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 22:27:16.682401
• Title: LLM-assisted Concept Discovery: Automatically Identifying and Explaining Neuron Functions
• Title（参考訳）: LLM支援概念発見 : ニューロン機能の自動同定と説明
• Authors: Nhat Hoang-Xuan, Minh Vu, My T. Thai,
• Abstract要約: 以前の研究は、概念の例や事前に定義された概念のセットに基づいて、ニューロンに関連づけられた概念を持っている。 本稿では,マルチモーダルな大規模言語モデルを用いて,自動的かつオープンな概念発見を提案する。 我々は,この新たな画像に対して,サンプルと反例を生成し,ニューロンの反応を評価することにより,それぞれの概念を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.381209058506078
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Providing textual concept-based explanations for neurons in deep neural networks (DNNs) is of importance in understanding how a DNN model works. Prior works have associated concepts with neurons based on examples of concepts or a pre-defined set of concepts, thus limiting possible explanations to what the user expects, especially in discovering new concepts. Furthermore, defining the set of concepts requires manual work from the user, either by directly specifying them or collecting examples. To overcome these, we propose to leverage multimodal large language models for automatic and open-ended concept discovery. We show that, without a restricted set of pre-defined concepts, our method gives rise to novel interpretable concepts that are more faithful to the model's behavior. To quantify this, we validate each concept by generating examples and counterexamples and evaluating the neuron's response on this new set of images. Collectively, our method can discover concepts and simultaneously validate them, providing a credible automated tool to explain deep neural networks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)におけるニューロンのテキスト概念に基づく説明を提供することは、DNNモデルがどのように機能するかを理解する上で重要である。 以前の研究は、概念の例や事前に定義された概念のセットに基づいてニューロンに関連づけられた概念を持ち、特に新しい概念の発見において、ユーザーが何を期待しているかを説明することができる。 さらに、概念のセットを定義するには、直接指定するか、サンプルを収集することで、ユーザからの手作業が必要になる。 これらを克服するために,我々はマルチモーダルな大規模言語モデルを用いて,自動的かつオープンな概念発見を提案する。 我々は,事前定義された概念の限定的なセットがなければ,モデルの振る舞いに忠実な新しい解釈可能な概念が生まれることを示した。 これを定量的に評価するために、この新たな画像に対して、サンプルと反例を生成し、ニューロンの応答を評価することにより、各概念を検証した。 提案手法は,概念を発見し,同時に検証し,深層ニューラルネットワークを説明するための信頼性の高い自動化ツールを提供する。

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