論文の概要: What Do the Circuits Mean? A Knowledge Edit View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17241v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 03:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 15:51:17.713325
• Title: What Do the Circuits Mean? A Knowledge Edit View
• Title（参考訳）: 回路とは何か? 知識編集の視点
• Authors: Huaizhi Ge, Frank Rudzicz, Zining Zhu,
• Abstract要約: GPT2-XLモデルにおいて,多様なテキスト分類データセットを用いて回路を抽出する。 以上の結果から,これらの回路はエンティティ知識を含むが,知識編集において補完回路よりも新しい知識に抵抗することが示唆された。 その結果、回路の60%は、注意や正規化ではなく、層モジュールで構成されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.022428746019582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the field of language model interpretability, circuit discovery is gaining popularity. Despite this, the true meaning of these circuits remain largely unanswered. We introduce a novel method to learn their meanings as a holistic object through the lens of knowledge editing. We extract circuits in the GPT2-XL model using diverse text classification datasets, and use hierarchical relations datasets to explore knowledge editing in the circuits. Our findings indicate that these circuits contain entity knowledge but resist new knowledge more than complementary circuits during knowledge editing. Additionally, we examine the impact of circuit size, discovering that an ideal "theoretical circuit" where essential knowledge is concentrated likely incorporates more than 5% but less than 50% of the model's parameters. We also assess the overlap between circuits from different datasets, finding moderate similarities. What constitutes these circuits, then? We find that up to 60% of the circuits consist of layer normalization modules rather than attention or MLP modules, adding evidence to the ongoing debates regarding knowledge localization. In summary, our findings offer new insights into the functions of the circuits, and introduce research directions for further interpretability and safety research of language models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの解釈可能性の分野では、回路発見が人気を集めている。 しかし、これらの回路の真の意味はほとんど答えられていない。 本稿では,知識編集のレンズを用いて,その意味を包括的対象として学習する新しい手法を提案する。 多様なテキスト分類データセットを用いてGPT2-XLモデルの回路を抽出し、階層的関係データセットを用いて回路内の知識編集を探索する。 以上の結果から,これらの回路はエンティティ知識を含むが,知識編集において補完回路よりも新しい知識に抵抗することが示唆された。 さらに,本質的な知識が集中している理想的な「理論回路」が,5%以上だが50%未満のパラメータを組み込む可能性が示唆された。 また、異なるデータセットからの回路間の重なり合いを評価し、適度な類似性を見出す。 では、これらの回路を構成するものは何か? 回路の最大60%は、注意やMLPモジュールではなく、層正規化モジュールで構成されており、知識ローカライゼーションに関する議論が進行中であることを示す。 要約して,本研究は,回路の機能に関する新たな知見を提供し,言語モデルのさらなる解釈可能性および安全性研究のための研究の方向性を紹介する。

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