論文の概要: Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02013v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 05:03:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:42.462746
• Title: Layer by Layer: Uncovering Hidden Representations in Language Models
• Title（参考訳）: Layer by Layer: 隠れた表現を言語モデルで発見する
• Authors: Oscar Skean, Md Rifat Arefin, Dan Zhao, Niket Patel, Jalal Naghiyev, Yann LeCun, Ravid Shwartz-Ziv,
• Abstract要約: 中間層がよりリッチな表現をエンコードできることを示し、ダウンストリームタスクの幅広いパフォーマンスを改善することがよくある。 本フレームワークでは,各モデル層が情報圧縮と信号保存のバランスをとる方法を強調している。 これらの知見は、最終層埋め込みに標準的焦点をあて、モデル解析と最適化のための新しい方向を開くことに挑戦する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.304269706993942
• License:
• Abstract: From extracting features to generating text, the outputs of large language models (LLMs) typically rely on their final layers, following the conventional wisdom that earlier layers capture only low-level cues. However, our analysis shows that intermediate layers can encode even richer representations, often improving performance on a wide range of downstream tasks. To explain and quantify these hidden-layer properties, we propose a unified framework of representation quality metrics based on information theory, geometry, and invariance to input perturbations. Our framework highlights how each model layer balances information compression and signal preservation, revealing why mid-depth embeddings can exceed the last layer's performance. Through extensive experiments on 32 text-embedding tasks and comparisons across model architectures (transformers, state-space models) and domains (language, vision), we demonstrate that intermediate layers consistently provide stronger features. These findings challenge the standard focus on final-layer embeddings and open new directions for model analysis and optimization, including strategic use of mid-layer representations for more robust and accurate AI systems.
• Abstract（参考訳）: 特徴抽出からテキスト生成に至るまで、大きな言語モデル(LLM)の出力は、通常、最終的なレイヤに依存し、以前のレイヤが低レベルなキューのみをキャプチャするという従来の知恵に従う。 しかし、分析の結果、中間層はよりリッチな表現をエンコードでき、広範囲の下流タスクのパフォーマンスが向上することが示された。 そこで本研究では,これらの隠れ層特性を定量的に説明するために,情報理論,幾何学,および入力摂動に対する不変性に基づく表現品質指標の統一的枠組みを提案する。 我々のフレームワークは、各モデル層が情報圧縮と信号保存のバランスをとる方法を強調し、なぜ中間層埋め込みが最終層の性能を上回るのかを明らかにする。 32のテキスト埋め込みタスクとモデルアーキテクチャ(トランスフォーマー、状態空間モデル)とドメイン(言語、視覚)の比較に関する広範な実験を通じて、中間層が一貫してより強力な特徴を提供することを示した。 これらの発見は、最終層埋め込みの標準化と、より堅牢で正確なAIシステムに中間層表現を戦略的に使用することを含む、モデル分析と最適化のための新しい方向性の開放に挑戦する。

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