論文の概要: InnerThoughts: Disentangling Representations and Predictions in Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17994v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 21:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:03.155904
• Title: InnerThoughts: Disentangling Representations and Predictions in Large Language Models
• Title（参考訳）: innerThoughts: 大規模言語モデルにおける表現と予測の分離
• Authors: Didier Chételat, Joseph Cotnareanu, Rylee Thompson, Yingxue Zhang, Mark Coates,
• Abstract要約: 我々は、トレーニング質問の集合に基づいて、小さな独立したニューラルネットワーク予測モジュールを学習することを提案する。 実際、そのようなフレームワークは、LLMの表現能力を予測能力から切り離す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.39568933276831
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) contain substantial factual knowledge which is commonly elicited by multiple-choice question-answering prompts. Internally, such models process the prompt through multiple transformer layers, building varying representations of the problem within its hidden states. Ultimately, however, only the hidden state corresponding to the final layer and token position are used to predict the answer label. In this work, we propose instead to learn a small separate neural network predictor module on a collection of training questions, that take the hidden states from all the layers at the last temporal position as input and outputs predictions. In effect, such a framework disentangles the representational abilities of LLMs from their predictive abilities. On a collection of hard benchmarks, our method achieves considerable improvements in performance, sometimes comparable to supervised fine-tuning procedures, but at a fraction of the computational cost.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) には、複数の質問応答プロンプトによって引き起こされる現実的な知識が含まれている。 内部的には、そのようなモデルはプロンプトを複数のトランスフォーマー層を通して処理し、その隠された状態内で問題の様々な表現を構築する。 しかし、最終的には最終層に対応する隠蔽状態とトークン位置のみを用いて回答ラベルを予測する。 本研究では,最後の時間的位置にあるすべての層から隠れた状態を入力として取り出し,予測を出力する,トレーニング質問の集合に基づいて,小さなニューラルネットワーク予測モジュールを学習することを提案する。 実際、そのようなフレームワークは、LLMの表現能力を予測能力から切り離す。 ハードベンチマークのコレクションにおいて,本手法は,教師付き微調整手順に匹敵する性能向上を実現するが,計算コストのごく一部に留まる。

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