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/2408.15510v2
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:17:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:00.721497
• 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: Causal Probingは、その表現の介入がアウトプットに与える影響を調べることによって、基礎モデルを分析することを目的としている。 近年の研究では、いくつかの主要な因果探索法の理論的根拠に疑問が投げかけられている。 完全性と選択性という2つの主要な因果探索デシダラタを定量化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.173096780177902
• License:
• Abstract: Causal probing aims to analyze foundation models by examining how intervening on their representation of various latent properties impacts their outputs. Recent works have cast doubt on the theoretical basis of several leading causal probing methods, but it has been unclear how to systematically evaluate the effectiveness of these methods in practice. To address this, we formally define and quantify two key causal probing desiderata: completeness (how thoroughly the representation of the target property has been transformed) and selectivity (how little non-targeted properties have been impacted). We introduce an empirical analysis framework to measure and evaluate these quantities, allowing us to make the first direct comparisons of the reliability of different families of causal probing methods (e.g., linear vs. nonlinear or counterfactual vs. nullifying interventions). We find that: (1) there is an inherent tradeoff between completeness and selectivity; (2) no leading probing method is able to consistently satisfy both criteria at once; (3) methods with more favorable tradeoffs have a more consistent impact on LLM behavior; and (4) nullifying interventions are far less complete than counterfactual interventions, suggesting that nullifying methods may not be an effective approach to causal probing.
• Abstract（参考訳）: Causal Probingは、様々な潜伏特性の表現がアウトプットに与える影響を調べることによって基礎モデルを分析することを目的としている。 最近の研究は、いくつかの主要な因果探索法の理論的根拠に疑問を投げかけているが、実際にこれらの方法の有効性を体系的に評価する方法は定かではない。 これを解決するために、我々は公式に2つの主要な因果探索デシダラタ(deiderata)を定式化し、定量化する:完全性(対象のプロパティの表現がいかに徹底的に変換されたか)と選択性(ターゲット外プロパティがほとんど影響を受けていないか)である。 これらの量を測定し評価するための経験的分析フレームワークを導入し、様々な因果探索手法(例えば、線形対非線形対非実効的対無効化介入)の信頼性を初めて直接比較することを可能にする。 1) 完全性と選択性の間には固有のトレードオフがあること,(2) 先行する探索手法が同時に両方の基準を満足できないこと,(3) より好ましいトレードオフを持つ手法がLCMの行動に一貫した影響を与えること,(4) 無効化介入は反ファクト的な介入よりもはるかに完全ではないこと,そして, 無効化手法が因果探究の効果的なアプローチではないことを示唆する。

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