論文の概要: Measuring the Reliability of Causal Probing Methods: Tradeoffs, Limitations, and the Plight of Nullifying Interventions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15510v1
• Date: Wed, 28 Aug 2024 03:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 17:22:57.305391
• Title: Measuring the Reliability of Causal Probing Methods: Tradeoffs, Limitations, and the Plight of Nullifying Interventions
• Title（参考訳）: 因果探究法の信頼性の測定:トレードオフ,限界,核化介入の楽しさ
• Authors: Marc Canby, Adam Davies, Chirag Rastogi, Julia Hockenmaier,
• Abstract要約: 因果探索は、大きな言語モデルのような基礎モデルを理解するためのアプローチである。 本稿では、因果探索介入の信頼性を評価するための一般的な実証分析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）: 3.173096780177902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Causal probing is an approach to interpreting foundation models, such as large language models, by training probes to recognize latent properties of interest from embeddings, intervening on probes to modify this representation, and analyzing the resulting changes in the model's behavior. While some recent works have cast doubt on the theoretical basis of several leading causal probing intervention methods, it has been unclear how to systematically and empirically evaluate their effectiveness in practice. To address this problem, we propose a general empirical analysis framework to evaluate the reliability of causal probing interventions, formally defining and quantifying two key causal probing desiderata: completeness (fully transforming the representation of the target property) and selectivity (minimally impacting other properties). Our formalism allows us to make the first direct comparisons between different families of causal probing methods (e.g., linear vs. nonlinear or counterfactual vs. nullifying interventions). We conduct extensive experiments across several leading methods, finding that (1) there is an inherent tradeoff between these criteria, and no method is able to consistently satisfy both at once; and (2) across the board, nullifying interventions are always far less complete than counterfactual interventions, indicating that nullifying methods may not be an effective approach to causal probing.
• Abstract（参考訳）: 因果探索 (Causal probing) は、大規模な言語モデルのような基礎モデルを解釈するためのアプローチであり、埋め込みから興味のある潜伏特性を認識するためにプローブを訓練し、この表現を修正するためにプローブに介入し、その結果のモデルの振る舞いの変化を分析する。 近年のいくつかの研究は、いくつかの主要な因果探傷介入法の理論的根拠に疑問を投げかけているが、その実際の有効性を体系的かつ実証的に評価する方法は定かではない。 そこで本研究では、因果探究介入の信頼性を評価するための一般的な実証分析フレームワークを提案し、因果探究介入の2つの重要な因果探究行動(deiderata)を正式に定義し、定量化する。 我々の形式主義は、様々な因果探究法(例えば、線形対非線形対非実数的対非実数的対非実数的介入)の族間での最初の直接比較を可能にする。 我々は,(1)これらの基準の間に固有のトレードオフがあり,同時に両基準を一貫して満たす方法が存在しないこと,(2)ボード全体では,無効化の介入が反事実的介入よりもはるかに不十分であること,そして,無効化の方法が因果探究の効果的なアプローチではないこと,など,様々な先導的手法にまたがる広範な実験を実施している。

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