論文の概要: Do LLMs "know" internally when they follow instructions?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14516v1
• Date: Fri, 18 Oct 2024 14:55:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:27:01.419306
• Title: Do LLMs "know" internally when they follow instructions?
• Title（参考訳）: LLMは命令に従うとき、内部で"知識"を持つか?
• Authors: Juyeon Heo, Christina Heinze-Deml, Oussama Elachqar, Shirley Ren, Udhay Nallasamy, Andy Miller, Kwan Ho Ryan Chan, Jaya Narain,
• Abstract要約: この次元に沿った表現の修正は、ランダムな変化に比べて、命令追従の成功率を改善することを示す。 また、この次元は、タスクや命令の固有の困難さよりも、プロンプトの表現に密接に関連していることも判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.87370534634794
• License:
• Abstract: Instruction-following is crucial for building AI agents with large language models (LLMs), as these models must adhere strictly to user-provided constraints and guidelines. However, LLMs often fail to follow even simple and clear instructions. To improve instruction-following behavior and prevent undesirable outputs, a deeper understanding of how LLMs' internal states relate to these outcomes is required. Our analysis of LLM internal states reveal a dimension in the input embedding space linked to successful instruction-following. We demonstrate that modifying representations along this dimension improves instruction-following success rates compared to random changes, without compromising response quality. Further investigation reveals that this dimension is more closely related to the phrasing of prompts rather than the inherent difficulty of the task or instructions. This discovery also suggests explanations for why LLMs sometimes fail to follow clear instructions and why prompt engineering is often effective, even when the content remains largely unchanged. This work provides insight into the internal workings of LLMs' instruction-following, paving the way for reliable LLM agents.
• Abstract（参考訳）: 命令追従は、大きな言語モデル(LLM)でAIエージェントを構築するために不可欠である。 しかし、LSMは単純で明確な命令に従わないことが多い。 命令追従動作を改善し、望ましくない出力を防止するためには、LSMの内部状態がこれらの結果とどのように関連しているかをより深く理解する必要がある。 LLMの内部状態の解析では、入力埋め込み空間の次元が命令追従の成功に結びついていることが明らかになった。 この次元に沿った表現の修正は、応答品質を損なうことなく、ランダムな変化に比べて、命令追従の成功率を改善することを実証する。 さらなる調査により、この次元はタスクや指示の固有の困難さよりも、プロンプトの表現とより密接に関連していることが明らかになった。 この発見はまた、なぜLCMが明確な指示に従わなかったのか、また、コンテンツがほとんど変化していない場合でも、プロンプトエンジニアリングがしばしば有効である理由を示唆している。 この研究は、LLMの内部動作に関する洞察を与え、信頼性の高いLLMエージェントへの道を開いた。

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