Fugu-MT 論文翻訳(概要): GlitchProber: Advancing Effective Detection and Mitigation of Glitch Tokens in Large Language Models

論文の概要: GlitchProber: Advancing Effective Detection and Mitigation of Glitch Tokens in Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04905v1
Date: Fri, 9 Aug 2024 07:19:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-12 16:28:59.486545
Title: GlitchProber: Advancing Effective Detection and Mitigation of Glitch Tokens in Large Language Models
Title（参考訳）: GlitchProber: 大規模言語モデルにおけるGlitchトークンの検出と緩和を効果的に行う
Authors: Zhibo Zhang, Wuxia Bai, Yuxi Li, Mark Huasong Meng, Kailong Wang, Ling Shi, Li Li, Jun Wang, Haoyu Wang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の分野で前例のない成功を収めた。最近の研究では、モデルの語彙空間に異常トークンのクラスを発見し、それらを「グリッチトークン」と名付けた。本研究では,グリッチトークンの理解を深め,その検出と緩和のための手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.633722815221983
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have achieved unprecedented success in the field of natural language processing. However, the black-box nature of their internal mechanisms has brought many concerns about their trustworthiness and interpretability. Recent research has discovered a class of abnormal tokens in the model's vocabulary space and named them "glitch tokens". Those tokens, once included in the input, may induce the model to produce incorrect, irrelevant, or even harmful results, drastically undermining the reliability and practicality of LLMs. In this work, we aim to enhance the understanding of glitch tokens and propose techniques for their detection and mitigation. We first reveal the characteristic features induced by glitch tokens on LLMs, which are evidenced by significant deviations in the distributions of attention patterns and dynamic information from intermediate model layers. Based on the insights, we develop GlitchProber, a tool for efficient glitch token detection and mitigation. GlitchProber utilizes small-scale sampling, principal component analysis for accelerated feature extraction, and a simple classifier for efficient vocabulary screening. Taking one step further, GlitchProber rectifies abnormal model intermediate layer values to mitigate the destructive effects of glitch tokens. Evaluated on five mainstream open-source LLMs, GlitchProber demonstrates higher efficiency, precision, and recall compared to existing approaches, with an average F1 score of 0.86 and an average repair rate of 50.06%. GlitchProber unveils a novel path to address the challenges posed by glitch tokens and inspires future research toward more robust and interpretable LLMs.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の分野で前例のない成功を収めた。しかし、内部機構のブラックボックスの性質は、その信頼性と解釈可能性に多くの懸念をもたらしている。最近の研究では、モデルの語彙空間に異常トークンのクラスを発見し、それらを「グリッチトークン」と名付けた。これらのトークンは一度入力に含まれると、不正確で無関係な結果や有害な結果を生み出すモデルを誘導し、LCMの信頼性と実用性を著しく損なう可能性がある。本研究では,グリッチトークンの理解を深め,その検出と緩和のための手法を提案する。我々はまず,LLM上のグリッチトークンによって引き起こされる特徴を明らかにする。これは注意パターンの分布や中間モデル層からの動的情報に大きくずれがあることが証明されている。これらの知見に基づいて,GlitchProberを開発した。 GlitchProberは、小規模なサンプリング、高速化された特徴抽出のための主成分分析、効率的な語彙スクリーニングのための単純な分類器を利用する。さらに一歩進めると、GlitchProberは異常モデル中間層値を修正し、グリッチトークンの破壊効果を軽減する。 GlitchProber は5つの主要なオープンソース LLM で評価され、従来のアプローチに比べて効率、精度、リコールが良く、平均 F1 スコアは 0.86 で平均修復率は 50.06% である。 GlitchProberは、glitchトークンがもたらす課題に対処する新しい方法を公開し、より堅牢で解釈可能なLSMに向けた将来の研究を促している。

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