Fugu-MT 論文翻訳(概要): When Parts are Greater Than Sums: Individual LLM Components Can Outperform Full Models

論文の概要: When Parts are Greater Than Sums: Individual LLM Components Can Outperform Full Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13131v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 00:48:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 23:48:36.316508
Title: When Parts are Greater Than Sums: Individual LLM Components Can Outperform Full Models
Title（参考訳）: 部品が総和より大きい場合:個々のLCMコンポーネントは完全なモデルを上回ることができる
Authors: Ting-Yun Chang, Jesse Thomason, Robin Jia,
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの出力を,注目頭やコンポーネントの個々のコントリビューションに分解することで,文脈内学習(ICL)について検討する。モデルが貧弱な場合であっても、分類タスクで個別にうまく機能する優れたパフォーマンスのコンポーネント、偶然よりもはるかに悪いパフォーマンスのコンポーネント、常に同じラベルを予測するラベルバイアスのコンポーネント。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.46131289972691
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies in-context learning (ICL) by decomposing the output of large language models into the individual contributions of attention heads and MLPs (components). We observe curious components: good-performing ones that individually do well on a classification task, even when the model performs poorly; bad-performing ones that do much worse than chance; and label-biased components that always predict the same label. We find that component accuracies are well-correlated across different demonstration sets and perturbations of prompt templates, even when the full-model accuracy varies greatly. Based on our findings, we propose component reweighting, which learns to linearly re-scale the component activations from a few labeled examples. Given 24 labeled examples, our method improves by an average of 6.0% accuracy points over 24-shot ICL across 8 tasks on Llama-2-7B. Overall, this paper both enriches our understanding of ICL and provides a practical method for improvement by examining model internals.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルの出力を注目頭やMLP(コンポーネント)の個人的貢献に分解することで,文脈内学習(ICL)について検討する。モデルが貧弱な場合であっても、分類タスクで個別にうまく機能する優れたパフォーマンスのコンポーネント、偶然よりもはるかに悪いパフォーマンスのコンポーネント、常に同じラベルを予測するラベルバイアスのコンポーネント。完全モデルの精度が大きく変化しても, コンポーネントの精度は, 異なるデモセットやプロンプトテンプレートの摂動とよく相関していることがわかった。そこで本研究では,いくつかのラベル付き例から,コンポーネントアクティベーションを線形に再スケールするコンポーネント再重み付けを提案する。 Llama-2-7Bの8つのタスクにまたがる24ショットICLよりも平均6.0%精度が向上した。全体として、本論文はICLの理解を深め、モデル内部を調べることで改善のための実践的な方法を提供する。

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