論文の概要: Probing Ranking LLMs: Mechanistic Interpretability in Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18527v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 08:20:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:00.102902
• Title: Probing Ranking LLMs: Mechanistic Interpretability in Information Retrieval
• Title（参考訳）: ランキングLLMの探索:情報検索における機械論的解釈可能性
• Authors: Tanya Chowdhury, James Allan,
• Abstract要約: 我々は最先端の微調整型変圧器ネットワークの動作について検討する。 我々のアプローチは、LLM内のニューロンの探索に基づく層間層解析である。 ネットワークのアクティベーションの中で、既知の人間工学的・意味的な特徴の個人またはグループを特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.875174888476295
• License:
• Abstract: Transformer networks, especially those with performance on par with GPT models, are renowned for their powerful feature extraction capabilities. However, the nature and correlation of these features with human-engineered ones remain unclear. In this study, we delve into the mechanistic workings of state-of-the-art, fine-tuning-based passage-reranking transformer networks. Our approach involves a probing-based, layer-by-layer analysis of neurons within ranking LLMs to identify individual or groups of known human-engineered and semantic features within the network's activations. We explore a wide range of features, including lexical, document structure, query-document interaction, advanced semantic, interaction-based, and LLM-specific features, to gain a deeper understanding of the underlying mechanisms that drive ranking decisions in LLMs. Our results reveal a set of features that are prominently represented in LLM activations, as well as others that are notably absent. Additionally, we observe distinct behaviors of LLMs when processing low versus high relevance queries and when encountering out-of-distribution query and document sets. By examining these features within activations, we aim to enhance the interpretability and performance of LLMs in ranking tasks. Our findings provide valuable insights for the development of more effective and transparent ranking models, with significant implications for the broader information retrieval community. All scripts and code necessary to replicate our findings are made available.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーネットワーク、特にGPTモデルと同等の性能を持つネットワークは、強力な特徴抽出能力で有名である。 しかし、これらの特徴と人間工学的特徴との性質と相関性はいまだに不明である。 本研究では,最先端の微調整型変圧器ネットワークの機構について検討する。 我々のアプローチは、ネットワークのアクティベーション内で既知の人間工学的・意味的な特徴の個人またはグループを特定するために、LLM内のニューロンを探索ベースで層単位で解析することである。 語彙、文書構造、クエリ文書間相互作用、高度なセマンティック、インタラクションベース、LLM特有の特徴など、幅広い機能について検討し、LLMにおけるランキング決定を駆動する基盤となるメカニズムについてより深く理解する。 以上の結果から,LSMアクティベーションに顕著に表される特徴と,特に欠落している特徴の集合が明らかとなった。 さらに,低関連性クエリと高関連性クエリを処理したり,アウト・オブ・ディストリビューションクエリやドキュメントセットに遭遇する場合に,LCMの異なる挙動を観察する。 これらの特徴をアクティベーション内で検証することにより、ランキングタスクにおけるLLMの解釈可能性と性能を向上させることを目指している。 本研究は,より効果的で透明なランキングモデルの開発に有用な知見を提供するとともに,より広範な情報検索コミュニティに重要な意味を持つ。 私たちの発見を再現するために必要なスクリプトとコードは、すべて利用可能です。

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