論文の概要: Understanding Language Model Circuits through Knowledge Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17241v3
• Date: Mon, 16 Dec 2024 18:54:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 15:49:58.436991
• Title: Understanding Language Model Circuits through Knowledge Editing
• Title（参考訳）: 知識編集による言語モデル回路の理解
• Authors: Huaizhi Ge, Frank Rudzicz, Zining Zhu,
• Abstract要約: 我々は,GPT-2言語モデルの回路上で,系統的な知識編集実験を行う。 分析の結果,回路が編集にどう反応するかという興味深いパターンが明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.022428746019582
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in language model interpretability have identified circuits, critical subnetworks that replicate model behaviors, yet how knowledge is structured within these crucial subnetworks remains opaque. To gain an understanding toward the knowledge in the circuits, we conduct systematic knowledge editing experiments on the circuits of the GPT-2 language model. Our analysis reveals intriguing patterns in how circuits respond to editing attempts, the extent of knowledge distribution across network components, and the architectural composition of knowledge-bearing circuits. These findings offer insights into the complex relationship between model circuits and knowledge representation, deepening the understanding of how information is organized within language models. Our findings offer novel insights into the ``meanings'' of the circuits, and introduce 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最近の進歩は、モデルの振る舞いを再現する回路、重要なサブネットを同定しているが、これらの重要なサブネット内での知識がどのように構成されているかは、いまだ不透明である。 回路の知識に対する理解を得るために,GPT-2言語モデルの回路上で,系統的な知識編集実験を行う。 本分析により,回路が編集の試みにどう反応するか,ネットワークコンポーネント間の知識分布の程度,および知識を有する回路のアーキテクチャ構成に興味深いパターンが明らかになった。 これらの知見は、モデル回路と知識表現の複雑な関係に関する洞察を与え、言語モデル内で情報がどのように組織化されているかの理解を深める。 本研究は,回路の「意味」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と安全性研究の方向性を紹介する。

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