Fugu-MT 論文翻訳(概要): DOCS: Quantifying Weight Similarity for Deeper Insights into Large Language Models

論文の概要: DOCS: Quantifying Weight Similarity for Deeper Insights into Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16650v1
Date: Tue, 28 Jan 2025 02:32:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-29 16:42:55.828562
Title: DOCS: Quantifying Weight Similarity for Deeper Insights into Large Language Models
Title（参考訳）: DOCS:大規模言語モデルに対するより深い洞察のための重量類似性の定量化
Authors: Zeping Min, Xinshang Wang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)における重み行列の類似性を評価するための新しい指標であるコサイン類似度分布(DOCS)を導入する。我々の分析では、最新のオープンソースLLMの興味深いパターンが明らかとなり、奥行きの関数的特殊化が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2534959204741085
License:
Abstract: We introduce a novel index, the Distribution of Cosine Similarity (DOCS), for quantitatively assessing the similarity between weight matrices in Large Language Models (LLMs), aiming to facilitate the analysis of their complex architectures. Leveraging DOCS, our analysis uncovers intriguing patterns in the latest open-source LLMs: adjacent layers frequently exhibit high weight similarity and tend to form clusters, suggesting depth-wise functional specialization. Additionally, we prove that DOCS is theoretically effective in quantifying similarity for orthogonal matrices, a crucial aspect given the prevalence of orthogonal initializations in LLMs. This research contributes to a deeper understanding of LLM architecture and behavior, offering tools with potential implications for developing more efficient and interpretable models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)における重み行列間の類似度を定量的に評価する指標として,コサイン類似度分布(DOCS)を導入した。重み付け層は、しばしば重み付けの類似性を示し、クラスタを形成する傾向があり、深度ワイドな機能的特殊化が示唆される。さらに,直交行列の類似性を理論的に定量化するのにDOCSが有効であることを示す。この研究は、LLMアーキテクチャと振舞いのより深い理解に寄与し、より効率的で解釈可能なモデルを開発するための潜在的な意味を持つツールを提供する。

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