論文の概要: Counterfactuals As a Means for Evaluating Faithfulness of Attribution Methods in Autoregressive Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11252v3
• Date: Wed, 9 Oct 2024 17:12:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 06:22:37.591338
• Title: Counterfactuals As a Means for Evaluating Faithfulness of Attribution Methods in Autoregressive Language Models
• Title（参考訳）: 自己回帰型言語モデルにおける帰属法の忠実度評価の手段としての反事実
• Authors: Sepehr Kamahi, Yadollah Yaghoobzadeh,
• Abstract要約: 本稿では,自己回帰型言語モデルに対する帰属手法の忠実度を評価するために,反事実生成を利用する手法を提案する。 提案手法は, 流動性, 分散性, 分散性, 分散性, 評価プロトコルの信頼性を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.394084132117747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the widespread adoption of autoregressive language models, explainability evaluation research has predominantly focused on span infilling and masked language models. Evaluating the faithfulness of an explanation method -- how accurately it explains the inner workings and decision-making of the model -- is challenging because it is difficult to separate the model from its explanation. Most faithfulness evaluation techniques corrupt or remove input tokens deemed important by a particular attribution (feature importance) method and observe the resulting change in the model's output. However, for autoregressive language models, this approach creates out-of-distribution inputs due to their next-token prediction training objective. In this study, we propose a technique that leverages counterfactual generation to evaluate the faithfulness of attribution methods for autoregressive language models. Our technique generates fluent, in-distribution counterfactuals, making the evaluation protocol more reliable.
• Abstract（参考訳）: 自己回帰言語モデルが広く採用されているにもかかわらず、説明可能性評価の研究は主に埋め込んだ言語モデルとマスキング言語モデルに焦点を当てている。 モデルの説明からモデルを切り離すことが難しいため、説明手法の忠実さ(モデルの内部の動作と意思決定をいかに正確に説明するか)を評価することは困難である。 ほとんどの忠実度評価技術は、特定の属性(機能の重要性)メソッドによって重要とみなされる入力トークンを破損または除去し、結果のモデル出力の変化を観察する。 しかし, 自己回帰型言語モデルでは, 次段階の予測学習目標のため, 分布外入力を生成する。 本研究では,自己回帰型言語モデルに対する帰属手法の忠実度を評価するために,反事実生成を利用した手法を提案する。 提案手法は, 流動性, 分散性, 分散性, 分散性, 評価プロトコルの信頼性を向上する。

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