論文の概要: Investigating Layer Importance in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14381v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 09:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:52:53.016965
• Title: Investigating Layer Importance in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける層の重要性の調査
• Authors: Yang Zhang, Yanfei Dong, Kenji Kawaguchi,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、テキストの理解と処理に際し、注目を集めている。 LLMの理解の欠如は、安全クリティカルなシナリオへの展開を妨げ、より良いモデルの開発を妨げる。 本研究は, LLMの基盤層を同定し, 今後の研究におけるその重要な役割を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.156622049937216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have gained increasing attention due to their prominent ability to understand and process texts. Nevertheless, LLMs largely remain opaque. The lack of understanding of LLMs has obstructed the deployment in safety-critical scenarios and hindered the development of better models. In this study, we advance the understanding of LLM by investigating the significance of individual layers in LLMs. We propose an efficient sampling method to faithfully evaluate the importance of layers using Shapley values, a widely used explanation framework in feature attribution and data valuation. In addition, we conduct layer ablation experiments to assess the performance degradation resulting from the exclusion of specific layers. Our findings reveal the existence of cornerstone layers, wherein certain early layers can exhibit a dominant contribution over others. Removing one cornerstone layer leads to a drastic collapse of the model performance, often reducing it to random guessing. Conversely, removing non-cornerstone layers results in only marginal performance changes. This study identifies cornerstone layers in LLMs and underscores their critical role for future research.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は、テキストの理解と処理に際し、注目を集めている。 しかし、LLMはいまだに不透明である。 LLMの理解の欠如は、安全クリティカルなシナリオへの展開を妨げ、より良いモデルの開発を妨げる。 本研究では,LLMにおける個々の層の重要性を調査し,LLMの理解を深める。 本稿では,特徴属性とデータ評価に広く用いられている説明フレームワークであるShapley値を用いて,レイヤの重要性を忠実に評価する効率的なサンプリング手法を提案する。 さらに,特定の層を排除して生じる性能劣化を評価するために,層アブレーション実験を実施している。 以上の結果から,岩盤層の存在が明らかとなり,初期層が他の層に対して支配的な寄与を示すことが示唆された。 1つのグラウト層を除去すると、モデルの性能が劇的に低下し、しばしばランダムな推測に還元される。 逆に、非コーナストーン層を除去すると、パフォーマンスの限界が変更される。 本研究は, LLMの基盤層を同定し, 今後の研究におけるその重要な役割を浮き彫りにする。

関連論文リスト

• Understanding Layer Significance in LLM Alignment [23.582520695083588]
  LLMアライメント(ILA)の重要なレイヤを特定するための新しい手法を提案する。 ILAは、さまざまなアライメントデータセットにまたがる重要なレイヤを一貫して識別する。 実験結果から,非定常層凍結はモデル全体の性能を向上する一方で,最重要層を選択的に調整することで,性能損失を最小限に抑えて微調整効率を著しく向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T13:47:05Z)
• CogSteer: Cognition-Inspired Selective Layer Intervention for Efficient Semantic Steering in Large Language Models [22.42235251921268]
  本研究では,眼球運動計測法を用いて,層間における大規模言語モデル(LLM)の振る舞いを解釈する。 これらの知見に触発され, ステアリング層選択を導入し, 微調整と推論による層間干渉法に適用した。 提案手法は, 計算資源の97%, トレーニング時間の60%を効率よく節約しつつ, 毒性スコアの点で優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T09:40:15Z)
• Llama SLayer 8B: Shallow Layers Hold the Key to Knowledge Injection [73.06596715100859]
  知識注入のための最適層範囲の探索における各層の重要性について検討する。 本研究では,浅層を選択的に強化し,有効でない深層を刈り取るための事前学習戦略であるS戦略を提案する。 この戦略に基づき,Llama Slayer-8BとLlama Slayer-8B-Instructを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T09:28:59Z)
• Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge at Different Layers? [57.04803703952721]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。 我々は、より複雑な概念が一般的により深い層で取得されることを示すために、概念深さの概念を紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:56:40Z)
• PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics [51.17512229589]
  PoLLMgraphは、大規模言語モデルのためのモデルベースのホワイトボックス検出および予測手法である。 LLMの内部状態遷移ダイナミクスを解析することにより,幻覚を効果的に検出できることを示す。 我々の研究は、LLMのモデルベースのホワイトボックス分析の新しい手法を開拓し、LLMの振る舞いの複雑なダイナミクスをさらに探求し、理解し、洗練する研究コミュニティを動機付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T20:02:20Z)
• The Unreasonable Ineffectiveness of the Deeper Layers [5.984361440126354]
  本研究では,オープンウェイトプレトレーニング LLM の一般家庭を対象とした簡易な階層分割戦略について検討する。 レイヤーの大部分が取り除かれるまで、パフォーマンスの最小限の劣化が見られます。 科学的見地からすると、これらのLCMの堅牢性からレイヤの削除は、現在の事前学習手法がネットワークの深い層におけるパラメータを適切に活用していない、あるいは浅い層が知識を保存する上で重要な役割を担っていることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T17:20:04Z)
• Comprehensive Reassessment of Large-Scale Evaluation Outcomes in LLMs: A Multifaceted Statistical Approach [64.42462708687921]
  評価の結果、スケーリング、トレーニングタイプ、アーキテクチャなどの要因がLLMのパフォーマンスに大きな影響を与えていることが明らかになった。 本研究は, これらのLCMの徹底的な再検討に着手し, 現状評価手法における不整合性に着目した。 これには、ANOVA、Tukey HSDテスト、GAMM、クラスタリング技術などが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T14:47:35Z)
• ShortGPT: Layers in Large Language Models are More Redundant Than You Expect [38.148626520751385]
  LLM(Large Language Models)の多くの層は高い類似性を示し、いくつかの層はネットワーク機能において無視できる役割を担っている。 レイヤ除去という,冗長なレイヤを直接削除する,簡単なプルーニング手法を提案する。 実験により,我々はShortGPT(ショートGPT)と呼ぶ手法を,モデルプルーニングにおける従来のSOTA(State-of-the-art)手法よりも大幅に優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-06T17:04:18Z)
• Why Lift so Heavy? Slimming Large Language Models by Cutting Off the Layers [2.1165011830664673]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理(NLP)タスクに対処する際、優れた能力を持っている。 これらのモデルの厳密なサイズは、ストレージ、トレーニング、推論において、層積み重ねによる数十億のパラメータを含むため、課題を生じさせる。 レイヤが少なくても、LLMは、特にテキスト分類タスクのプロンプトベースの微調整において、類似またはより良いパフォーマンスレベルを維持していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T20:47:10Z)
• Outlier Weighed Layerwise Sparsity (OWL): A Missing Secret Sauce for Pruning LLMs to High Sparsity [88.62935593360162]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる顕著なパフォーマンスで有名である。 本研究では,不均一層幅比の調整を施した新しいLCMプルーニング手法について紹介する。 OWL は、最先端の Wanda と SparseGPT を 61.22 で上回り、6.80 パープレキシティを 70% で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T14:22:58Z)
• DoLa: Decoding by Contrasting Layers Improves Factuality in Large Language Models [79.01926242857613]
  大型言語モデル(LLM)は幻覚を起こす傾向があり、事前訓練中に見られる事実から逸脱した内容を生成する。 事前学習したLLMによる幻覚を低減するための簡単な復号法を提案する。 コントラスティング・レイヤ(DoLa)アプローチによるこのデコーディングは,事実知識をよりよく提示し,誤った事実の生成を減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T17:45:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。