論文の概要: How Reliable are Causal Probing Interventions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15510v3
• Date: Thu, 06 Feb 2025 17:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:31:00.210276
• Title: How Reliable are Causal Probing Interventions?
• Title（参考訳）: 因果関係はどの程度信頼性が高いか?
• 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。
• 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 define 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 find that there is an inherent tradeoff between the two, which we define as reliability, their harmonic mean. We introduce an empirical analysis framework to measure and evaluate these quantities, allowing us to make the first direct comparisons between different families of leading causal probing methods (e.g., linear vs. nonlinear, or concept removal vs. counterfactual interventions). We find that: (1) no method is reliable across all layers; (2) more reliable methods have a greater impact on LLM behavior; (3) nonlinear interventions are more reliable in early and intermediate layers, and linear interventions are more reliable in later layers; and (4) concept removal methods are far less reliable than counterfactual interventions, suggesting that they 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、Desiderata という2つの重要な因果探究法を定義する。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(ターゲット外のプロパティがほとんど影響を受けていないか)である。 両者の間には固有のトレードオフがあることが分かり、信頼度、ハーモニック平均と定義します。 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、主要な因果探索法(例えば、線形対非線形、概念除去対反事実介入)の異なるファミリー間での最初の直接比較を行えるようにした。 その結果,(1) 方法がすべての層にわたって信頼できないこと,(2) より信頼性の高い手法がLCMの挙動により大きな影響を与えること,(3) 非線形介入が早期層と中層でより信頼性が高いこと,(4) 線形介入が後層でより信頼性が高いこと,(4) 概念除去法が反事実的介入よりもはるかに信頼性が低いこと,そして因果的推論に対する効果的なアプローチではないことが示唆された。

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