論文の概要: Steering Knowledge Selection Behaviours in LLMs via SAE-Based Representation Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15999v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:13:18.848416
• Title: Steering Knowledge Selection Behaviours in LLMs via SAE-Based Representation Engineering
• Title（参考訳）: SAEに基づく表現工学によるLLMにおける知識選択行動のモデル化
• Authors: Yu Zhao, Alessio Devoto, Giwon Hong, Xiaotang Du, Aryo Pradipta Gema, Hongru Wang, Kam-Fai Wong, Pasquale Minervini,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、そのパラメータに大量の事実知識を格納することができる。 LLMは、中間層における知識衝突のシグナルを内部的に登録することができる。 我々は,事前訓練されたスパースオートエンコーダを用いた表現工学手法であるtextscSpAREを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.67434025007057
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) can store a significant amount of factual knowledge in their parameters. However, their parametric knowledge may conflict with the information provided in the context -- this phenomenon, known as \emph{context-memory knowledge conflicts}, can lead to undesirable model behaviour, such as reliance on outdated or incorrect information. Analysing the internal activations of LLMs, we find that they can internally register the signals of knowledge conflict at mid-layers. Such signals allow us to detect whether a knowledge conflict occurs and use \emph{inference-time} intervention strategies to resolve it. In this work, we propose \textsc{SpARE}, a \emph{training-free} representation engineering method that uses pre-trained sparse auto-encoders (SAEs) to control the knowledge selection behaviour of LLMs. \textsc{SpARE} identifies the functional features that control the knowledge selection behaviours and applies them to edit the internal activations of LLMs at inference time. Our experimental results show that \textsc{SpARE} can effectively control the usage of either knowledge source to resolve knowledge conflict in open-domain question-answering tasks, surpassing existing representation engineering methods ($+10\%$) as well as contrastive decoding methods ($+15\%$).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、そのパラメータに大量の事実知識を格納することができる。 しかし、それらのパラメトリック知識は、文脈で提供される情報と矛盾する可能性があり、この現象は 'emph{context-Memory knowledge conflicts} と呼ばれ、古い情報や誤った情報への依存のような望ましくないモデル行動を引き起こす可能性がある。 LLMの内部活性化を解析した結果,中層での知識衝突のシグナルを内部に登録できることがわかった。 このような信号により、知識衝突が発生したかどうかを検知し、それを解決するために 'emph{inference-time} 介入戦略を使用することができる。 本研究では,事前学習されたスパースオートエンコーダ(SAE)を用いて,LLMの知識選択動作を制御する,‘emph{training-free’表現エンジニアリング手法である‘textsc{SpARE} を提案する。 \textsc{SpARE} は知識選択行動を制御する機能を特定し、推論時にLPMの内部アクティベーションを編集する。 実験結果から,既存の表現工学手法(+10\%$)と対照的な復号法(+15\%$)を超越して,オープンドメイン問合せ課題における知識紛争を解決するための知識源の活用を効果的に制御できることが示唆された。

関連論文リスト

• Analysing the Residual Stream of Language Models Under Knowledge Conflicts [23.96385393039587]
  大規模言語モデル(LLM)は、そのパラメータに大量の事実知識を格納することができる。 しかし、それらのパラメトリック知識は、文脈で提供される情報と矛盾する可能性がある。 これは、古い情報や誤った情報への依存など、望ましくないモデル行動を引き起こす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T15:12:51Z)
• Answer When Needed, Forget When Not: Language Models Pretend to Forget via In-Context Knowledge Unlearning [26.861562920084264]
  大規模言語モデル(LLM)は様々な領域にまたがって適用される。 文脈内知識アンラーニング」という新しい手法を提案する。 本手法は,事前学習したLLMを微調整し,文脈内における目標知識の学習を迅速に行えるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T04:13:25Z)
• LLMs' Reading Comprehension Is Affected by Parametric Knowledge and Struggles with Hypothetical Statements [59.71218039095155]
  言語モデルの自然言語理解(NLU)能力を評価するための主要な手段として、読解理解(RC)があげられる。 文脈がモデルの内部知識と一致している場合、モデルの回答がコンテキスト理解に由来するのか、あるいは内部情報から生じるのかを識別することは困難である。 この問題に対処するために、架空の事実や実体に基づいて、想像上のデータにRCを使うことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-09T13:08:56Z)
• Untangle the KNOT: Interweaving Conflicting Knowledge and Reasoning Skills in Large Language Models [51.72963030032491]
  大規模言語モデル(LLM)の知識文書は、時代遅れや誤った知識のためにLLMの記憶と矛盾する可能性がある。 我々は,知識紛争解決のための新しいデータセットKNOTを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T16:40:11Z)
• Robust and Scalable Model Editing for Large Language Models [75.95623066605259]
  LLM編集のスケーラビリティと堅牢性を向上させるため,EREN(Reading Notesによる編集モデル)を提案する。 既存の技術とは異なり、複数の編集から知識を統合することができ、構文的に類似しているが意味的に無関係な入力に正しく反応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T06:57:23Z)
• ActiveRAG: Autonomously Knowledge Assimilation and Accommodation through Retrieval-Augmented Agents [49.30553350788524]
  Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模言語モデル(LLM)が外部知識を活用することを可能にする。 既存のRAGモデルは、LLMを受動的情報受信者として扱うことが多い。 人間の学習行動を模倣するマルチエージェントフレームワークであるActiveRAGを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T06:04:53Z)
• RECALL: A Benchmark for LLMs Robustness against External Counterfactual Knowledge [69.79676144482792]
  本研究の目的は,LLMが外部知識から信頼できる情報を識別する能力を評価することである。 本ベンチマークは,質問応答とテキスト生成という2つのタスクから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T13:24:19Z)
• "Merge Conflicts!" Exploring the Impacts of External Distractors to Parametric Knowledge Graphs [15.660128743249611]
  大規模言語モデル(LLM)は、パラメトリック知識として知られる事前学習中に広範な知識を取得する。 LLMは必然的にユーザとの対話中に外部知識を必要とする。 外部知識がパラメトリック知識に干渉した場合、LCMはどのように反応するのだろうか?
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:47:59Z)
• Investigating the Factual Knowledge Boundary of Large Language Models with Retrieval Augmentation [109.8527403904657]
  大規模言語モデル(LLM)は,その知識に対する信頼度が低く,内部知識と外部知識の衝突をうまく扱えないことを示す。 検索の強化は、LLMの知識境界に対する認識を高める効果的なアプローチであることが証明されている。 本稿では,文書を動的に活用するための簡易な手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T16:46:10Z)

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。