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。

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