論文の概要: Density estimation with LLMs: a geometric investigation of in-context learning trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05218v2
• Date: Wed, 9 Oct 2024 22:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 23:39:03.159682
• Title: Density estimation with LLMs: a geometric investigation of in-context learning trajectories
• Title（参考訳）: LLMを用いた密度推定 : 文脈内学習軌跡の幾何学的研究
• Authors: Toni J. B. Liu, Nicolas Boullé, Raphaël Sarfati, Christopher J. Earls,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクでコンテキスト内学習を行う際、顕著な創発的能力を示す。 本研究は,LLMがコンテキスト内で観測されたデータから確率密度関数を推定する能力について検討する。 我々は、集中主成分分析(Intensive principal Component Analysis, InPCA)を活用し、LLaMA-2モデルのコンテキスト内学習ダイナミクスを可視化および解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.281128493853064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate remarkable emergent abilities to perform in-context learning across various tasks, including time series forecasting. This work investigates LLMs' ability to estimate probability density functions (PDFs) from data observed in-context; such density estimation (DE) is a fundamental task underlying many probabilistic modeling problems. We leverage the Intensive Principal Component Analysis (InPCA) to visualize and analyze the in-context learning dynamics of LLaMA-2 models. Our main finding is that these LLMs all follow similar learning trajectories in a low-dimensional InPCA space, which are distinct from those of traditional density estimation methods like histograms and Gaussian kernel density estimation (KDE). We interpret the LLaMA in-context DE process as a KDE with an adaptive kernel width and shape. This custom kernel model captures a significant portion of LLaMA's behavior despite having only two parameters. We further speculate on why LLaMA's kernel width and shape differs from classical algorithms, providing insights into the mechanism of in-context probabilistic reasoning in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、時系列予測など、様々なタスクでコンテキスト内学習を行う際、顕著な創発的能力を示す。 本研究は,確率密度関数(PDF)を文脈内で観測されたデータから推定するLLMの能力について検討する。 我々は、集中主成分分析(Intensive principal Component Analysis, InPCA)を活用し、LLaMA-2モデルのコンテキスト内学習ダイナミクスを可視化および解析する。 我々の主な発見は、これらのLLMはいずれも、ヒストグラムやガウス核密度推定(KDE)のような従来の密度推定法とは異なる、低次元のInPCA空間における同様の学習軌跡に従うことである。 我々はLLaMA in-context DEプロセスを適応的なカーネル幅と形状を持つKDEとして解釈する。 このカスタムカーネルモデルは、2つのパラメータしか持たないにもかかわらず、LLaMAの振る舞いの大部分をキャプチャする。 さらに、LLaMAのカーネル幅と形状が古典的アルゴリズムと異なる理由を推測し、LLMにおける文脈内確率的推論のメカニズムについて考察する。

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