論文の概要: View From Above: A Framework for Evaluating Distribution Shifts in Model Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00948v3
• Date: Sat, 28 Sep 2024 00:07:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:01:55.949436
• Title: View From Above: A Framework for Evaluating Distribution Shifts in Model Behavior
• Title（参考訳）: 上から見たビュー: モデル行動の分布変化を評価するためのフレームワーク
• Authors: Tanush Chopra, Michael Li, Jacob Haimes,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は特定のタスクを実行するよう要求される。 彼らの学習した表現が現実とどのように一致しているか。 分散シフトを体系的に評価するためのドメインに依存しないフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9043709769827437
• License:
• Abstract: When large language models (LLMs) are asked to perform certain tasks, how can we be sure that their learned representations align with reality? We propose a domain-agnostic framework for systematically evaluating distribution shifts in LLMs decision-making processes, where they are given control of mechanisms governed by pre-defined rules. While individual LLM actions may appear consistent with expected behavior, across a large number of trials, statistically significant distribution shifts can emerge. To test this, we construct a well-defined environment with known outcome logic: blackjack. In more than 1,000 trials, we uncover statistically significant evidence suggesting behavioral misalignment in the learned representations of LLM.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)が特定のタスクを実行するように要求されるとき、彼らの学習した表現が現実と一致しているかをどうやって確認できますか? 本稿では,LLMの意思決定プロセスにおける分布変化を体系的に評価するドメインに依存しないフレームワークを提案する。 個々のLSMの行動は期待された行動と一致しているように見えるが、多くの試行において、統計的に重要な分布シフトが出現する。 これをテストするために、既知の結果論理を持つ明確に定義された環境を構築する: Blackjack。 1000以上の臨床試験で、LSMの学習された表現における行動的不整合を示す統計的に重要な証拠が発見された。

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