論文の概要: Persistent Topological Features in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11042v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 19:46:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:18.683426
• Title: Persistent Topological Features in Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルにおける持続的トポロジ的特徴
• Authors: Yuri Gardinazzi, Giada Panerai, Karthik Viswanathan, Alessio Ansuini, Alberto Cazzaniga, Matteo Biagetti,
• Abstract要約: トポロジ的特徴の持続性と変換を定量化する新しい指標である永続化類似性を導入する。 従来の類似度測定とは異なり、我々の手法はこれらの特徴の進化軌道全体を捉えている。 実用的なアプリケーションとして、永続化の類似性を活用して冗長なレイヤを特定し、実行します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6597195879147556
• License:
• Abstract: Understanding the decision-making processes of large language models (LLMs) is critical given their widespread applications. Towards this goal, describing the topological and geometrical properties of internal representations has recently provided valuable insights. For a more comprehensive characterization of these inherently complex spaces, we present a novel framework based on zigzag persistence, a method in topological data analysis (TDA) well-suited for describing data undergoing dynamic transformations across layers. Within this framework, we introduce persistence similarity, a new metric that quantifies the persistence and transformation of topological features such as $p$-cycles throughout the model layers. Unlike traditional similarity measures, our approach captures the entire evolutionary trajectory of these features, providing deeper insights into the internal workings of LLMs. As a practical application, we leverage persistence similarity to identify and prune redundant layers, demonstrating comparable performance to state-of-the-art methods across several benchmark datasets. Additionally, our analysis reveals consistent topological behaviors across various models and hyperparameter settings, suggesting a universal structure in LLM internal representations.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の意思決定プロセスを理解することは、広く応用されているため重要である。 この目的に向けて、内部表現の位相的および幾何学的性質を記述することは、近年、貴重な洞察を与えている。 より包括的に複雑な空間のキャラクタリゼーションを行うため、層間の動的変換を行うデータを記述するのに適したトポロジカルデータ解析(TDA)の手法であるジグザグ永続性に基づく新しいフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、モデル層全体にわたる$p$-cyclesのようなトポロジ的特徴の永続化と変換を定量化する新しいメトリクスである永続化類似性を導入します。 従来の類似度測定とは異なり、我々の手法はこれらの特徴の進化軌道全体を捉え、LLMの内部動作について深い洞察を与える。 実用的なアプリケーションとして、複数のベンチマークデータセットにまたがる最先端のメソッドに匹敵するパフォーマンスを示す、冗長なレイヤの識別と実行に永続性の類似性を活用します。 さらに,LLM内部表現の普遍的構造を示唆し,様々なモデルとハイパーパラメータ設定にまたがる一貫したトポロジ的挙動を明らかにした。

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