論文の概要: Does Representation Matter? Exploring Intermediate Layers in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09563v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 18:48:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:04.523549
• Title: Does Representation Matter? Exploring Intermediate Layers in Large Language Models
• Title（参考訳）: 表現は重要か? 大規模言語モデルにおける中間層探索
• Authors: Oscar Skean, Md Rifat Arefin, Yann LeCun, Ravid Shwartz-Ziv,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における中間表現の品質について検討する。 中間層は、最終層よりも下流のタスクに対してより情報的な表現をもたらすことがよくあります。 本研究は,LLMの内部力学とアーキテクチャ最適化とトレーニングのためのガイド戦略を照らしたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.704926222438456
• License:
• Abstract: Understanding what defines a good representation in large language models (LLMs) is fundamental to both theoretical understanding and practical applications. In this paper, we investigate the quality of intermediate representations in various LLM architectures, including Transformers and State Space Models (SSMs). We find that intermediate layers often yield more informative representations for downstream tasks than the final layers. To measure the representation quality, we adapt and apply a suite of metrics - such as prompt entropy, curvature, and augmentation-invariance - originally proposed in other contexts. Our empirical study reveals significant architectural differences, how representations evolve throughout training, and how factors like input randomness and prompt length affect each layer. Notably, we observe a bimodal pattern in the entropy of some intermediate layers and consider potential explanations tied to training data. Overall, our results illuminate the internal mechanics of LLMs and guide strategies for architectural optimization and training.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)において、何が良い表現を定義するかを理解することは、理論的理解と実践的応用の両方に不可欠である。 本稿では、トランスフォーマーや状態空間モデル(SSM)など、様々なLLMアーキテクチャにおける中間表現の品質について検討する。 中間層は、最終層よりも下流のタスクに対してより情報的な表現をもたらすことがよくあります。 表現の質を測定するために、私たちは、他の文脈で提案された一連のメトリクス(即時エントロピー、曲率、拡張不変性など)を適応し、適用します。 私たちの経験的研究は、アーキテクチャ上の大きな違い、トレーニングを通して表現がどのように進化するか、そして入力ランダム性やプロンプト長といった要因が各層にどのように影響するかを明らかにします。 特に、中間層のエントロピーにおけるバイモーダルパターンを観察し、トレーニングデータに関連する潜在的な説明を検討する。 総じて,LLMの内部力学とアーキテクチャ最適化とトレーニングのためのガイド戦略を照らし出す。

関連論文リスト

• Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models [28.304269706993942]
  中間層がよりリッチな表現をエンコードできることを示し、ダウンストリームタスクの幅広いパフォーマンスを改善することがよくある。 本フレームワークでは,各モデル層が情報圧縮と信号保存のバランスをとる方法を強調している。 これらの知見は、最終層埋め込みに標準的焦点をあて、モデル解析と最適化のための新しい方向を開くことに挑戦する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T05:03:42Z)
• Interpreting token compositionality in LLMs: A robustness analysis [10.777646083061395]
  Constituent-Aware Pooling (CAP)は、大規模言語モデルが言語構造をどのように処理するかを分析するために設計された方法論である。 CAPは様々なモデルレベルで構成型プールを通してモデル活性化に介入する。 本研究は,合成セマンティクス処理とモデル解釈可能性に関する,現在のトランスフォーマーアーキテクチャの基本的制約を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T18:10:50Z)
• The Mechanics of Conceptual Interpretation in GPT Models: Interpretative Insights [10.777646083061395]
  本稿では,大規模言語モデルにおける概念化機構を明らかにする知識編集の革新的バリエーションである概念編集を紹介する。 我々は、トランスモデルのマルチ層パーセプトロン(MLP)、マルチヘッドアテンション(MHA)、および隠れ状態成分を解析する。 我々の研究は、LLMにおける複雑な階層化されたセマンティック処理の性質と、これらのモデルにおける特定の概念の分離と修正の課題を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T18:50:08Z)
• Representations as Language: An Information-Theoretic Framework for Interpretability [7.2129390689756185]
  大規模ニューラルモデルは、幅広い言語的タスクにまたがる印象的なパフォーマンスを示す。 それにもかかわらず、それらは主にブラックボックスであり、解釈が難しい入力のベクトル表現を誘導する。 本稿では,モデルが文から表現へ学習するマッピングを,言語の一種として表現する,解釈可能性に対する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T16:14:00Z)
• Entropy Guided Extrapolative Decoding to Improve Factuality in Large Language Models [55.45444773200529]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な自然言語能力を示すが、幻覚に苦しむ。 最近の研究は推論時の事実性を改善するための復号化技術に焦点を当てている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-14T19:45:35Z)
• Exploring Concept Depth: How Large Language Models Acquire Knowledge and Concept at Different Layers? [57.04803703952721]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広いタスクで顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、これらのモデルが様々な複雑さのタスクを符号化するメカニズムは、いまだに理解されていない。 概念深さ」の概念を導入し、より複雑な概念が一般的により深い層で得られることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:56:40Z)
• Unveiling the Generalization Power of Fine-Tuned Large Language Models [81.70754292058258]
  大規模言語モデル(LLM)に固有の内在的一般化能力に微調整が及ぼす影響について検討する。 本研究の主目的は、生成タスクと分類タスクを微調整したモデルが、異なる領域やタスクに一般化する際に異なる振る舞いを示すことである。 生成タスクの微調整中にコンテキスト内学習戦略を統合することで、モデルの一般化能力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T08:18:59Z)
• A Theoretical Analysis of Self-Supervised Learning for Vision Transformers [66.08606211686339]
  マスク付きオートエンコーダ(MAE)とコントラスト学習(CL)は異なる種類の表現をキャプチャする。 我々は,MAEとCLの両目的に対して,一層ソフトマックス型視覚変換器(ViT)のトレーニングダイナミクスについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:24:03Z)
• Masked Image Modeling with Local Multi-Scale Reconstruction [54.91442074100597]
  Masked Image Modeling (MIM) は自己教師付き表現学習において顕著な成功を収めている。 既存のMIMモデルはエンコーダの最上層でのみ再構成タスクを実行する。 そこで我々は,下層と上層がそれぞれ微細かつ粗大な監視信号を再構成する局所的マルチスケール再構成を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T13:42:04Z)
• The geometry of hidden representations of large transformer models [43.16765170255552]
  大規模トランスは、さまざまなデータタイプをまたいだ自己教師型データ分析に使用される強力なアーキテクチャである。 データセットのセマンティック構造は、ある表現と次の表現の間の変換のシーケンスから現れることを示す。 本研究は,データセットのセマンティクス情報が第1ピークの終わりによりよく表現されることを示し,この現象を多種多様なデータセットで訓練された多くのモデルで観測できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T07:50:26Z)
• A Unified Understanding of Deep NLP Models for Text Classification [88.35418976241057]
  我々は、テキスト分類のためのNLPモデルの統一的な理解を可能にする視覚解析ツールDeepNLPVisを開発した。 主要なアイデアは相互情報に基づく尺度であり、モデルの各レイヤがサンプル内の入力語の情報をどのように保持するかを定量的に説明する。 コーパスレベル、サンプルレベル、単語レベルビジュアライゼーションで構成されるマルチレベルビジュアライゼーションは、全体トレーニングセットから個々のサンプルまでの分析をサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-19T08:55:07Z)

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。