論文の概要: Can Input Attributions Interpret the Inductive Reasoning Process Elicited in In-Context Learning?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15628v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 07:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:05:06.654908
• Title: Can Input Attributions Interpret the Inductive Reasoning Process Elicited in In-Context Learning?
• Title（参考訳）: インコンテキスト学習における帰納的推論過程の解釈は可能か?
• Authors: Mengyu Ye, Tatsuki Kuribayashi, Goro Kobayashi, Jun Suzuki,
• Abstract要約: 本稿では,言語学における一般化テストに触発された帰納的推論の総合的診断タスクを設計する。 問題は、従来の入力属性(IA)手法が、ICLにおいてそのような推論プロセスを追跡し、影響のある例を特定することができるかどうかである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.268703560816498
• License:
• Abstract: Interpreting the internal process of neural models has long been a challenge. This challenge remains relevant in the era of large language models (LLMs) and in-context learning (ICL); for example, ICL poses a new issue of interpreting which example in the few-shot examples contributed to identifying/solving the task. To this end, in this paper, we design synthetic diagnostic tasks of inductive reasoning, inspired by the generalization tests in linguistics; here, most in-context examples are ambiguous w.r.t. their underlying rule, and one critical example disambiguates the task demonstrated. The question is whether conventional input attribution (IA) methods can track such a reasoning process, i.e., identify the influential example, in ICL. Our experiments provide several practical findings; for example, a certain simple IA method works the best, and the larger the model, the generally harder it is to interpret the ICL with gradient-based IA methods.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの内部プロセスの解釈は、長年の課題だった。 この課題は、大規模言語モデル (LLMs) とインコンテキスト学習 (ICL) の時代においても引き続き重要であり、例えば、ICLはタスクの特定と解決に寄与するいくつかの例で、その例を解釈する新しい問題を提起している。 そこで本稿では,言語学における一般化テストに触発された帰納的推論の総合的診断タスクを設計する。 問題は、従来の入力属性(IA)手法が、ICLにおいてそのような推論過程、すなわち影響のある例を識別できるかどうかである。 実験では, 簡単なIA法が最適であり, モデルが大きくなればなるほど, ICLを勾配に基づくIA法で解釈することが一般的に困難である。

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