論文の概要: Unraveling Token Prediction Refinement and Identifying Essential Layers in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15054v2
• Date: Sun, 08 Jun 2025 18:34:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.73983
• Title: Unraveling Token Prediction Refinement and Identifying Essential Layers in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおける未知のトークン予測と基本層同定
• Authors: Jaturong Kongmanee,
• Abstract要約: 本研究の目的は,大規模言語モデル (LLM) が内部処理によるトークン予測を反復的に洗練することである。 我々は,LLMが入力コンテキストから情報にアクセスし活用する方法,および関連する情報の位置がモデルのトークン予測改善プロセスにどのように影響するかに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This research aims to unravel how large language models (LLMs) iteratively refine token predictions through internal processing. We utilized a logit lens technique to analyze the model's token predictions derived from intermediate representations. Specifically, we focused on (1) how LLMs access and utilize information from input contexts, and (2) how positioning of relevant information affects the model's token prediction refinement process. On a multi-document question answering task with varying input context lengths, we found that the depth of prediction refinement (defined as the number of intermediate layers an LLM uses to transition from an initial correct token prediction to its final, stable correct output), as a function of the position of relevant information, exhibits an approximately inverted U-shaped curve. We also found that the gap between these two layers, on average, diminishes when relevant information is positioned at the beginning or end of the input context. This suggested that the model requires more refinements when processing longer contexts with relevant information situated in the middle. Furthermore, our findings indicate that not all layers are equally essential for determining final correct outputs. Our analysis provides insights into how token predictions are distributed across different conditions, and establishes important connections to existing hypotheses and previous findings in AI safety research and development.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,大規模言語モデル (LLM) が内部処理によるトークン予測を反復的に洗練することである。 中間表現から導出されるモデルのトークン予測を,ロジットレンズ技術を用いて解析した。 具体的には,(1)LLMが入力コンテキストから情報にアクセスし,活用する方法,(2)関連する情報の配置がモデルのトークン予測改善プロセスにどのように影響するかに着目した。 入力コンテキスト長の異なる多文書質問応答タスクにおいて,LLMが初期正当値予測から最終正当値への遷移に使用する中間層数として定義される)予測補正の深さが,関連する情報の位置の関数として,ほぼ反転したU字曲線を示すことがわかった。 また、この2つの層間のギャップは、入力コンテキストの先頭または端に関連情報が配置されている場合、平均的に減少することがわかった。 これは、中央に位置する関連する情報で長いコンテキストを処理する場合、より洗練されたモデルが必要であることを示唆している。 さらに,全ての層が最終的な正確な出力を決定するのに等しく重要であるわけではないことが示唆された。 我々の分析は、トークンの予測がどのように異なる条件に分散されているかについての洞察を与え、既存の仮説とAIの安全性研究と開発における過去の発見との重要なつながりを確立する。

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