論文の概要: Unlocking the Future: Exploring Look-Ahead Planning Mechanistic Interpretability in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16033v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 06:54:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 19:13:57.752438
- Title: Unlocking the Future: Exploring Look-Ahead Planning Mechanistic Interpretability in Large Language Models
- Title（参考訳）: 未来を解き放つ:大規模言語モデルにおけるLook-Ahead Planningの機械論的解釈可能性を探る
- Authors: Tianyi Men, Pengfei Cao, Zhuoran Jin, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao,
- Abstract要約: エージェントのコアモジュールとしてのプランニングは、エンボディエージェント、Webナビゲーション、ツール使用など、さまざまな分野において重要である。
大規模言語モデル(LLM)の開発に伴い、大規模言語モデルを知的エージェントとして扱い、計画能力を刺激し評価する研究者もいる。
本研究では,情報フローと内部表現の観点から,大規模言語モデルにおけるルックアヘッド計画機構の探索に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.015202590038996
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Planning, as the core module of agents, is crucial in various fields such as embodied agents, web navigation, and tool using. With the development of large language models (LLMs), some researchers treat large language models as intelligent agents to stimulate and evaluate their planning capabilities. However, the planning mechanism is still unclear. In this work, we focus on exploring the look-ahead planning mechanism in large language models from the perspectives of information flow and internal representations. First, we study how planning is done internally by analyzing the multi-layer perception (MLP) and multi-head self-attention (MHSA) components at the last token. We find that the output of MHSA in the middle layers at the last token can directly decode the decision to some extent. Based on this discovery, we further trace the source of MHSA by information flow, and we reveal that MHSA mainly extracts information from spans of the goal states and recent steps. According to information flow, we continue to study what information is encoded within it. Specifically, we explore whether future decisions have been encoded in advance in the representation of flow. We demonstrate that the middle and upper layers encode a few short-term future decisions to some extent when planning is successful. Overall, our research analyzes the look-ahead planning mechanisms of LLMs, facilitating future research on LLMs performing planning tasks.
- Abstract（参考訳）: エージェントのコアモジュールとしてのプランニングは、エンボディエージェント、Webナビゲーション、ツール使用など、さまざまな分野において重要である。
大規模言語モデル(LLM)の開発に伴い、大規模言語モデルを知的エージェントとして扱い、計画能力を刺激し評価する研究者もいる。
しかし、計画の仕組みはまだ不明である。
本研究では,情報フローと内部表現の観点から,大規模言語モデルにおけるルックアヘッド計画機構の探索に焦点をあてる。
まず,最終トークンにおける多層認識(MLP)と多層自己注意(MHSA)の要素を解析し,内部的にプランニングを行う方法について検討する。
最後のトークンの中間層におけるMHSAの出力は、その決定を直接ある程度デコードすることができる。
この発見に基づいて,MHSAの発信源を情報フローによりさらに追跡し,MHSAが主に目標状態のスパンや最近のステップから情報を抽出することを明らかにする。
情報の流れにより、我々はその内部でどのような情報がコード化されているかを引き続き研究する。
具体的には,流れの表現において,将来的な決定が事前に符号化されているかを検討する。
計画が成功すれば,中間層と上部層が短期的な将来的な決定をある程度エンコードできることを実証する。
本研究は,LLMのルックアヘッド計画機構を解析し,今後のLLMの計画作業の実施を促進する。
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