論文の概要: Unveiling LLM Mechanisms Through Neural ODEs and Control Theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16985v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 22:56:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 19:00:25.381148
- Title: Unveiling LLM Mechanisms Through Neural ODEs and Control Theory
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるLLM機構の展開と制御理論
- Authors: Yukun Zhang,
- Abstract要約: 本研究では,Large Language Models(LLMs)における入力と出力の複雑な関係を明らかにするために,ニューラル正規微分方程式を用いる。
ニューラルネットワークは、LLM内のデータの継続的な進化を捉えるダイナミックモデルを提供することによって、この研究において重要な役割を担っている。
堅牢な制御メカニズムは、モデルのアウトプットを戦略的に調整するために適用され、高い品質と信頼性を維持するだけでなく、特定のパフォーマンス基準に従うことを保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4039202831583903
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study presents a novel approach that leverages Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs) to unravel the intricate relationships between inputs and outputs in Large Language Models (LLMs), and employs robust control to fine-tune outputs to meet predefined standards. Central to our methodology is the transformation of LLM inputs and outputs into a lower-dimensional latent space, facilitating a detailed examination of the information processing pathways within LLMs. Neural ODEs play a pivotal role in this investigation by providing a dynamic model that captures the continuous evolution of data within the LLMs. Additionally, robust control mechanisms are applied to strategically adjust the model's outputs, ensuring they not only maintain high quality and reliability but also adhere to specific performance criteria. This fusion of Neural ODEs and robust control represents a significant advancement in LLM interpretability, offering a comprehensive framework that elucidates the previously opaque mechanisms of these complex models. Our empirical results validate the effectiveness of this integrated approach, making a substantial contribution to the field of explainable AI by merging advanced machine learning techniques with the critical need for transparency and control in AI outputs.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,Large Language Models (LLMs)における入力と出力の複雑な関係を解明するために,ニューラル正規微分方程式(Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs))を活用する新しい手法を提案する。
我々の方法論の中心は、LLMの入力と出力を低次元の潜在空間に変換し、LLM内の情報処理経路を詳細に調べることである。
ニューラルネットワークは、LLM内のデータの継続的な進化を捉えるダイナミックモデルを提供することによって、この研究において重要な役割を担っている。
さらに、モデルのアウトプットを戦略的に調整するためにロバストな制御機構が適用され、高い品質と信頼性を維持するだけでなく、特定の性能基準に従うことを保証する。
このニューラルODEとロバストコントロールの融合は、LLM解釈可能性の大きな進歩を意味し、これらの複雑なモデルのこれまで不透明であったメカニズムを解明する包括的なフレームワークを提供する。
我々の経験的結果は、この統合されたアプローチの有効性を検証し、高度な機械学習技術とAI出力の透明性と制御のクリティカルな必要性を融合することにより、説明可能なAIの分野に多大な貢献をする。
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