論文の概要: SEER: Self-Explainability Enhancement of Large Language Models' Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05242v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 13:25:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:36:33.995252
• Title: SEER: Self-Explainability Enhancement of Large Language Models' Representations
• Title（参考訳）: SEER: 大規模言語モデルの表現の自己説明可能性向上
• Authors: Guanxu Chen, Dongrui Liu, Tao Luo, Jing Shao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を説明する自己説明法SEERを提案する。 本稿では、同じ概念を集約し、表現空間における異なる概念を分離することにより、LLMの説明可能性を高める自己説明法SEERを提案する。 自己説明型LLMが説明可能性と性能を一貫した改善を達成するための信頼性関連タスクへのSEERの適用について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.840860385644316
• License:
• Abstract: Explaining the hidden representations of Large Language Models (LLMs) is a perspective to understand LLMs' underlying inference logic and improve their reliability in application scenarios. However, previous methods introduce external ''black-box'' modules to explain ''black-box'' LLMs, increasing the potential uncertainty and failing to provide faithful explanations. In this paper, we propose a self-explaining method SEER, enhancing LLMs' explainability by aggregating the same concept and disentangling the different concepts in the representation space. In this way, SEER provides faithful explanations carried by representations synchronously with the LLMs' output. Additionally, we showcase the applications of SEER on trustworthiness-related tasks (e.g., the safety risks classification and detoxification tasks), where self-explained LLMs achieve consistent improvement in explainability and performance. More crucially, we theoretically analyze the improvement of SEER on LLMs' generalization ability through optimal transport theory.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の隠れ表現を説明することは、LLMの基盤となる推論ロジックを理解し、アプリケーションのシナリオにおける信頼性を向上させるための視点である。 しかし、従来の手法では ''black-box' の外部モジュールを導入して ''black-box' の LLM を説明し、潜在的な不確実性を増大させ、忠実な説明を提供しない。 本稿では、同じ概念を集約し、表現空間における異なる概念を分離することにより、LLMの説明可能性を高める自己説明法SEERを提案する。 このように、SEER は LLM の出力と同期的に表現によって実行される忠実な説明を提供する。 さらに,SEERの信頼性関連タスク(例えば,安全リスク分類と解毒タスク)への適用について紹介し,自己説明型LCMが説明可能性と性能を一貫した改善を実現している。 さらに重要なことは、最適輸送理論により、LLMの一般化能力に関するSEERの改善を理論的に分析する。

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