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。
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