論文の概要: The Mechanics of Conceptual Interpretation in GPT Models: Interpretative Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11827v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 18:50:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-25 14:01:15.523625
• Title: The Mechanics of Conceptual Interpretation in GPT Models: Interpretative Insights
• Title（参考訳）: GPTモデルにおける概念解釈の力学:解釈的考察
• Authors: Nura Aljaafari, Danilo S. Carvalho, André Freitas,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおける概念化機構を明らかにする知識編集の革新的バリエーションである概念編集を紹介する。 我々は、トランスモデルのマルチ層パーセプトロン(MLP)、マルチヘッドアテンション(MHA)、および隠れ状態成分を解析する。 我々の研究は、LLMにおける複雑な階層化されたセマンティック処理の性質と、これらのモデルにおける特定の概念の分離と修正の課題を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.777646083061395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Locating and editing knowledge in large language models (LLMs) is crucial for enhancing their accuracy, safety, and inference rationale. We introduce ``concept editing'', an innovative variation of knowledge editing that uncovers conceptualisation mechanisms within these models. Using the reverse dictionary task, inference tracing, and input abstraction, we analyse the Multi-Layer Perceptron (MLP), Multi-Head Attention (MHA), and hidden state components of transformer models. Our results reveal distinct patterns: MLP layers employ key-value retrieval mechanism and context-dependent processing, which are highly associated with relative input tokens. MHA layers demonstrate a distributed nature with significant higher-level activations, suggesting sophisticated semantic integration. Hidden states emphasise the importance of the last token and top layers in the inference process. We observe evidence of gradual information building and distributed representation. These observations elucidate how transformer models process semantic information, paving the way for targeted interventions and improved interpretability techniques. Our work highlights the complex, layered nature of semantic processing in LLMs and the challenges of isolating and modifying specific concepts within these models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における知識の配置と編集は、その正確性、安全性、推論の合理性を高めるために不可欠である。 本稿では,これらのモデルにおける概念化機構を明らかにする知識編集の革新的バリエーションである「概念編集」を紹介する。 逆辞書タスク、推論トレース、入力抽象化を用いて、トランスフォーマーモデルの多層パーセプトロン(MLP)、MHA(Multi-Head Attention)および隠れ状態成分を解析する。 MLP層にはキー値検索機構とコンテキスト依存処理が採用されており、相対的な入力トークンと密接に関連している。 MHA層は、高度な高度なアクティベーションを持つ分散特性を示し、洗練されたセマンティック統合を示唆している。 隠れた状態は、推論プロセスにおける最後のトークンとトップレイヤの重要性を強調します。 段階的な情報構築と分散表現の証拠を観察する。 これらの観察により、トランスフォーマーモデルが意味情報をどう処理するかが解明され、ターゲットとなる介入への道が開かれ、解釈可能性の向上が図られる。 我々の研究は、LLMにおける複雑な階層化されたセマンティック処理の性質と、これらのモデルにおける特定の概念の分離と修正の課題を強調している。

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