論文の概要: Layer Importance and Hallucination Analysis in Large Language Models via Enhanced Activation Variance-Sparsity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10069v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 09:33:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:37:46.395308
• Title: Layer Importance and Hallucination Analysis in Large Language Models via Enhanced Activation Variance-Sparsity
• Title（参考訳）: アクティベーション分散の強化による大規模言語モデルにおける層の重要性とハロシン化解析
• Authors: Zichen Song, Sitan Huang, Yuxin Wu, Zhongfeng Kang,
• Abstract要約: 本稿では,アクティベーション・ヴァリタンス・スパーシリティスコア(AVSS)を用いて,まず層の重要性を考察する。 AVSSを基盤として,レイヤ間の幻覚の適合性を評価するための改良版を提案する。 この改良されたアプローチは、Halucination-Specific Activation Variance(HSAV)とHalucination-Specific Sparsity(HSS)メトリクスを導入し、Halucination-prone層の正確な識別を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.854247492297834
• License:
• Abstract: Evaluating the importance of different layers in large language models (LLMs) is crucial for optimizing model performance and interpretability. This paper first explores layer importance using the Activation Variance-Sparsity Score (AVSS), which combines normalized activation variance and sparsity to quantify each layer's contribution to overall model performance. By ranking layers based on AVSS and pruning the least impactful 25\%, our experiments on tasks such as question answering, language modeling, and sentiment classification show that over 90\% of the original performance is retained, highlighting potential redundancies in LLM architectures. Building on AVSS, we propose an enhanced version tailored to assess hallucination propensity across layers (EAVSS). This improved approach introduces Hallucination-Specific Activation Variance (HSAV) and Hallucination-Specific Sparsity (HSS) metrics, allowing precise identification of hallucination-prone layers. By incorporating contrastive learning on these layers, we effectively mitigate hallucination generation, contributing to more robust and efficient LLMs(The maximum performance improvement is 12\%). Our results on the NQ, SciQ, TriviaQA, TruthfulQA, and WikiQA datasets demonstrate the efficacy of this method, offering a comprehensive framework for both layer importance evaluation and hallucination mitigation in LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)における異なるレイヤの重要性を評価することは、モデルの性能と解釈可能性の最適化に不可欠である。 本稿では、まず、正規化活性化分散とスパーシティを組み合わせたアクティベーション・スパーシティースコア(AVSS)を用いて、各層が全体のモデル性能に与える影響を定量化する。 AVSSをベースとした階層のランク付けと、最も影響の少ない25%のプルーニングにより、質問応答、言語モデリング、感情分類といったタスクの実験は、元のパフォーマンスの90%以上を維持し、LLMアーキテクチャの潜在的な冗長性を強調していることを示している。 AVSSを基盤として,レイヤ間の幻覚の再現性(EAVSS)を評価するための改良版を提案する。 この改良されたアプローチは、Halucination-Specific Activation Variance(HSAV)とHalucination-Specific Sparsity(HSS)メトリクスを導入し、Halucination-prone層の正確な識別を可能にする。 これらの層に対照的な学習を取り入れることで、幻覚の発生を効果的に軽減し、より堅牢で効率的なLDMに寄与する(最大性能改善は12倍)。 我々は,NQ,SciQ,TriviaQA,TruthfulQA,WikiQAの各データセットを用いて,この手法の有効性を示した。

関連論文リスト

• AVSS: Layer Importance Evaluation in Large Language Models via Activation Variance-Sparsity Analysis [5.854247492297834]
  本稿では,各層がモデル性能に与える影響を評価するために,正規化活性化分散と疎性を組み合わせた新しい計量法を提案する。 AVSSに基づいて、約25%のレイヤを特定し、取り除くことにより、元のモデル性能の90%以上を達成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T14:29:49Z)
• Iter-AHMCL: Alleviate Hallucination for Large Language Model via Iterative Model-level Contrastive Learning [16.883679810267342]
  幻覚に対処するための反復モデルレベルのコントラスト学習(Iter-AHMCL) 本稿では,幻覚に対処するイテレーティブモデルレベルのコントラスト学習(Iter-AHMCL)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T00:15:40Z)
• Investigating Layer Importance in Large Language Models [28.156622049937216]
  大規模言語モデル (LLM) は、テキストの理解と処理に際し、注目を集めている。 LLMの理解の欠如は、安全クリティカルなシナリオへの展開を妨げ、より良いモデルの開発を妨げる。 本研究は, LLMの基盤層を同定し, 今後の研究におけるその重要な役割を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-22T09:53:13Z)
• Multi-Modal Prompt Learning on Blind Image Quality Assessment [65.0676908930946]
  画像品質評価(IQA)モデルは意味情報から大きな恩恵を受け、異なる種類のオブジェクトを明瞭に扱うことができる。 十分な注釈付きデータが不足している従来の手法では、セマンティックな認識を得るために、CLIPイメージテキスト事前学習モデルをバックボーンとして使用していた。 近年のアプローチでは、このミスマッチに即時技術を使って対処する試みがあるが、これらの解決策には欠点がある。 本稿では、IQAのための革新的なマルチモーダルプロンプトベースの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-23T11:45:32Z)
• VALOR-EVAL: Holistic Coverage and Faithfulness Evaluation of Large Vision-Language Models [57.43276586087863]
  LVLM(Large Vision-Language Models)は幻覚に悩まされ、このモデルでは可聴音を発生させるが、実際には誤出力を発生させる。 既存のベンチマークはスコープに限られており、主にオブジェクト幻覚に焦点を当てている。 対象,属性,関係を多次元のベンチマークで表現し,連想バイアスに基づいて画像を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T04:49:22Z)
• PoLLMgraph: Unraveling Hallucinations in Large Language Models via State Transition Dynamics [51.17512229589]
  PoLLMgraphは、大規模言語モデルのためのモデルベースのホワイトボックス検出および予測手法である。 LLMの内部状態遷移ダイナミクスを解析することにより,幻覚を効果的に検出できることを示す。 我々の研究は、LLMのモデルベースのホワイトボックス分析の新しい手法を開拓し、LLMの振る舞いの複雑なダイナミクスをさらに探求し、理解し、洗練する研究コミュニティを動機付けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T20:02:20Z)
• Comprehensive Reassessment of Large-Scale Evaluation Outcomes in LLMs: A Multifaceted Statistical Approach [64.42462708687921]
  評価の結果、スケーリング、トレーニングタイプ、アーキテクチャなどの要因がLLMのパフォーマンスに大きな影響を与えていることが明らかになった。 本研究は, これらのLCMの徹底的な再検討に着手し, 現状評価手法における不整合性に着目した。 これには、ANOVA、Tukey HSDテスト、GAMM、クラスタリング技術などが含まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-22T14:47:35Z)
• Accelerating LLaMA Inference by Enabling Intermediate Layer Decoding via Instruction Tuning with LITE [62.13435256279566]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語タスクで顕著なパフォーマンスを実現している。 しかし、その大きなサイズは推論を遅く、計算的に高価にする。 最終層の生成能力に影響を与えることなく、これらの層が「良い」生成能力を得ることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T04:07:58Z)
• Outlier Weighed Layerwise Sparsity (OWL): A Missing Secret Sauce for Pruning LLMs to High Sparsity [88.62935593360162]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたる顕著なパフォーマンスで有名である。 本研究では,不均一層幅比の調整を施した新しいLCMプルーニング手法について紹介する。 OWL は、最先端の Wanda と SparseGPT を 61.22 で上回り、6.80 パープレキシティを 70% で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T14:22:58Z)

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。