論文の概要: CogSteer: Cognition-Inspired Selective Layer Intervention for Efficiently Steering Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17714v2
• Date: Tue, 18 Feb 2025 10:09:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:04:35.533171
• Title: CogSteer: Cognition-Inspired Selective Layer Intervention for Efficiently Steering Large Language Models
• Title（参考訳）: CogSteer: 大規模言語モデルを効率的にステアリングするための認知型選択層干渉
• Authors: Xintong Wang, Jingheng Pan, Liang Ding, Longyue Wang, Longqin Jiang, Xingshan Li, Chris Biemann,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲なデータに対する事前学習を通じて、優れたパフォーマンスを達成する。 基本的なメカニズムにおける解釈可能性の欠如は、特定のアプリケーションに対してLLMを効果的に操る能力を制限する。 本研究では,眼球運動計測を用いた認知的視点からLLMのメカニズムを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.476241509187304
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) achieve remarkable performance through pretraining on extensive data. This enables efficient adaptation to diverse downstream tasks. However, the lack of interpretability in their underlying mechanisms limits the ability to effectively steer LLMs for specific applications. In this work, we investigate the intrinsic mechanisms of LLMs from a cognitive perspective using eye movement measures. Specifically, we analyze the layer-wise correlation between human cognitive indicators and LLM representations. Building on these insights, we propose a heuristic approach for selecting the optimal steering layer to modulate LLM semantics. To this end, we introduce an efficient selective layer intervention based on prominent parameter-efficient fine-tuning methods, which conventionally adjust either all layers or only the final layer. Additionally, we present an implicit layer contrastive intervention during inference to steer LLMs away from toxic outputs. Extensive experiments on natural language understanding, reasoning, and generation tasks, conducted on GPT-2, LLaMa2-7B, and Mixtral-7B, demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach. As a model-agnostic framework, it enhances the interpretability of LLMs while improving efficiency for safe deployment.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、広範囲なデータに対する事前学習を通じて、優れたパフォーマンスを達成する。 これにより、多様な下流タスクへの効率的な適応が可能になる。 しかしながら、その基盤となるメカニズムにおける解釈可能性の欠如は、特定のアプリケーションに対してLLMを効果的に操る能力を制限する。 本研究では,眼球運動計測を用いた認知的視点からLLMの内在的メカニズムを考察する。 具体的には,人間の認知指標とLLM表現の階層的相関を解析する。 これらの知見に基づいて, LLMのセマンティクスを最適化する最適な操舵層を選択するためのヒューリスティックなアプローチを提案する。 そこで本研究では,パラメータ効率の優れた微調整法に基づく効率的な選択的層介入手法を提案する。 さらに, LLMを有害な出力から遠ざけるための推論において, 暗黙的な干渉を呈する。 GPT-2, LLaMa2-7B, Mixtral-7B を用いた自然言語理解, 推論, 生成タスクの大規模実験により, 提案手法の有効性と有効性を示した。 モデルに依存しないフレームワークとして、LLMの解釈可能性を高めつつ、安全な配置の効率を向上させる。

関連論文リスト

• Adaptive Pruning for Large Language Models with Structural Importance Awareness [66.2690963378878]
  大規模言語モデル(LLM)は言語理解と生成能力を大幅に改善した。 LLMは、高い計算およびストレージリソース要求のため、リソース制約のあるエッジデバイスにデプロイするのは難しい。 モデル性能を維持しつつ,計算コストとメモリコストを大幅に削減する構造的適応型プルーニング(SAAP)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T18:08:04Z)
• EVOLvE: Evaluating and Optimizing LLMs For Exploration [76.66831821738927]
  大規模言語モデル(LLM)は、不確実性の下で最適な意思決定を必要とするシナリオにおいて、未調査のままである。 多くのアプリケーションに関係のあるステートレス強化学習環境である,帯域幅を最適に決定できる LLM の (in) 能力の測定を行う。 最適な探索アルゴリズムの存在を動機として,このアルゴリズム知識をLLMに統合する効率的な方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T17:54:03Z)
• CoMMIT: Coordinated Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [68.64605538559312]
  本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。 そこで本研究では,学習バランスを定量的に評価する尺度を提案する。 さらに,MLLMの生成分布の更新を促進する補助的損失正規化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:18:55Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• Extending Token Computation for LLM Reasoning [5.801044612920816]
  大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理の進歩において重要な要素である。 LLMは、非効率な注意分布のため、複雑な推論タスクに苦しむことが多い。 本稿では,アテンション機構の最適化を利用して,計算トークンをChain-of-Thoughtプロセスで拡張する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T03:23:58Z)
• Characterizing Truthfulness in Large Language Model Generations with Local Intrinsic Dimension [63.330262740414646]
  大規模言語モデル(LLM)から生成されたテキストの真偽を特徴付ける方法と予測法について検討する。 モデルアクティベーションの局所固有次元 (LID) を用いて, 内部アクティベーションを調査し, LLMの真偽を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:56:21Z)
• 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)

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。