論文の概要: Causal Interventions on Causal Paths: Mapping GPT-2's Reasoning From Syntax to Semantics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21353v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 15:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:39.752957
• Title: Causal Interventions on Causal Paths: Mapping GPT-2's Reasoning From Syntax to Semantics
• Title（参考訳）: 因果経路の因果干渉:GPT-2の構文から意味論への推論のマッピング
• Authors: Isabelle Lee, Joshua Lum, Ziyi Liu, Dani Yogatama,
• Abstract要約: 我々は,LLMにおける因果推論を明確かつ効果的に解析することで特徴付けるための最初のステップを採っている。 その結果,最初の2～3層に因果構文が局在していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.41527906415519
• License:
• Abstract: While interpretability research has shed light on some internal algorithms utilized by transformer-based LLMs, reasoning in natural language, with its deep contextuality and ambiguity, defies easy categorization. As a result, formulating clear and motivating questions for circuit analysis that rely on well-defined in-domain and out-of-domain examples required for causal interventions is challenging. Although significant work has investigated circuits for specific tasks, such as indirect object identification (IOI), deciphering natural language reasoning through circuits remains difficult due to its inherent complexity. In this work, we take initial steps to characterize causal reasoning in LLMs by analyzing clear-cut cause-and-effect sentences like "I opened an umbrella because it started raining," where causal interventions may be possible through carefully crafted scenarios using GPT-2 small. Our findings indicate that causal syntax is localized within the first 2-3 layers, while certain heads in later layers exhibit heightened sensitivity to nonsensical variations of causal sentences. This suggests that models may infer reasoning by (1) detecting syntactic cues and (2) isolating distinct heads in the final layers that focus on semantic relationships.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性の研究は、自然言語で推論するトランスフォーマーベースのLLMによって利用されるいくつかの内部アルゴリズムに光を当てているが、その深い文脈と曖昧さは容易に分類できる。 その結果、因果的介入に必要なドメイン内およびドメイン外例に依存した回路解析のための明確で動機のある質問を定式化することは困難である。 間接的物体識別(IOI)などの特定のタスクの回路について重要な研究がなされているが、その複雑さのため、回路による自然言語推論の解読は難しいままである。 本研究は,LPMにおける因果推論を,「雨が降り始めたので傘を開けた」などの明快な原因・効果文を分析して特徴付けるための最初のステップである。 以上の結果より,第2～3層に因果構文が局在していること,第2～3層に係わる特定の頭部は,因果文の非意味的変化に対する感度を高めることが示唆された。 このことは、(1)構文的手がかりを検出し、(2)意味的関係に焦点を絞った最終層において異なる頭部を分離することにより、モデルが推論を推し進める可能性を示唆している。

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