論文の概要: Inferring Functionality of Attention Heads from their Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11965v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 16:45:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:58:22.527436
• Title: Inferring Functionality of Attention Heads from their Parameters
• Title（参考訳）: 注意頭部のパラメータによる機能推定
• Authors: Amit Elhelo, Mor Geva,
• Abstract要約: 本稿では,モデルトレーニングや推論を伴わずに,そのパラメータから注目点の機能を推定するフレームワークを提案する。 6大言語モデル(LLM)における20の操作に対するMAPSの評価を行った。 我々のパイプラインは、人間の判断によって評価されるように、ほとんどの頭部に対して、多彩な操作記述を生成しながら、多様な操作を明らかにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.913172023910203
• License:
• Abstract: Attention heads are one of the building blocks of large language models (LLMs). Prior work on investigating their operation mostly focused on analyzing their behavior during inference for specific circuits or tasks. In this work, we seek a comprehensive mapping of the operations they implement in a model. We propose MAPS (Mapping Attention head ParameterS), an efficient framework that infers the functionality of attention heads from their parameters, without any model training or inference. We showcase the utility of MAPS for answering two types of questions: (a) given a predefined operation, mapping how strongly heads across the model implement it, and (b) given an attention head, inferring its salient functionality. Evaluating MAPS on 20 operations across 6 popular LLMs shows its estimations correlate with the head's outputs during inference and are causally linked to the model's predictions. Moreover, its mappings reveal attention heads of certain operations that were overlooked in previous studies, and valuable insights on function universality and architecture biases in LLMs. Next, we present an automatic pipeline and analysis that leverage MAPS to characterize the salient operations of a given head. Our pipeline produces plausible operation descriptions for most heads, as assessed by human judgment, while revealing diverse operations.
• Abstract（参考訳）: アテンションヘッドは、大きな言語モデル(LLM)の構成要素の1つである。 以前の研究は、主に特定の回路やタスクの推論中に行動を分析することに焦点を当てていた。 本研究では、モデルで実装したオペレーションの包括的なマッピングを求める。 そこで我々は,MAPS(Mapping Attention Head Parameters)を提案する。MAPSは,モデルトレーニングや推論を必要とせず,そのパラメータからアテンションヘッドの機能を推論する効率的なフレームワークである。 我々は,2つの質問に答えるためのMAPSの有用性について紹介する。 (a)事前定義された操作を与えられた場合、モデルを横断する強い頭脳がどのように実装するかをマッピングし、 (b)注意点を付与し、その有能な機能を推定する。 6つのLLMにまたがる20の操作に対するMAPSの評価は、推定時に頭部の出力と相関し、モデルの予測に因果的に関連していることを示している。 さらに、そのマッピングは、以前の研究で見過ごされた特定の操作の注意のヘッドを明らかにし、LLMにおける関数の普遍性とアーキテクチャバイアスに関する貴重な洞察を明らかにしている。 次に,MAPSを利用して頭部の健全な操作を特徴付ける自動パイプラインと解析を提案する。 我々のパイプラインは、人間の判断によって評価されるように、ほとんどの頭部に対して、多彩な操作記述を生成しながら、多様な操作を明らかにします。

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