論文の概要: Beyond External Monitors: Enhancing Transparency of Large Language Models for Easier Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05242v2
• Date: Wed, 28 May 2025 14:27:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 15:04:27.243326
• Title: Beyond External Monitors: Enhancing Transparency of Large Language Models for Easier Monitoring
• Title（参考訳）: 外部モニターを超えて: 監視を容易にするために大規模言語モデルの透明性を高める
• Authors: Guanxu Chen, Dongrui Liu, Tao Luo, Lijie Hu, Jing Shao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はますます有能化しつつあるが、その思考と意思決定プロセスのメカニズムはいまだ不明である。 本稿では,LCMの透明性を向上し,モニタが不適切かつ敏感な行動を特定するのに役立つ新しい方法TELLMEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.837335987273256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are becoming increasingly capable, but the mechanisms of their thinking and decision-making process remain unclear. Chain-of-thoughts (CoTs) have been commonly utilized to monitor LLMs, but this strategy fails to accurately reflect LLMs' thinking process. Techniques based on LLMs' hidden representations provide an inner perspective to monitor their latent thinking. However, previous methods only try to develop external monitors instead of making LLMs themselves easier to monitor. In this paper, we propose a novel method TELLME, improving the transparency of LLMs and helping monitors identify unsuitable and sensitive behaviors. Furthermore, we showcase the applications of TELLME on trustworthiness tasks (\eg, safety risks monitoring tasks and detoxification tasks), where LLMs achieve consistent improvement in transparency and task performance. More crucially, we theoretically analyze the improvement of TELLME on LLMs' generalization ability through optimal transport theory.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)はますます有能化しつつあるが、その思考と意思決定プロセスのメカニズムはいまだ不明である。 CoT(Chain-of- Thoughts)は、LLMを監視するために一般的に使用されているが、この戦略はLLMの思考過程を正確に反映することができない。 LLMの隠された表現に基づく技術は、潜伏した思考を監視するための内的視点を提供する。 しかし、従来の手法では、LCM自体を監視しやすくするのではなく、外部モニターの開発しか行わなかった。 本稿では,LLMの透明性を向上し,モニタが不適切かつ敏感な行動を特定するのに役立つ新しい方法TELLMEを提案する。 さらに, 信頼性タスク(安全リスク監視タスクと解毒タスク)におけるTELLMEの応用について述べる。 さらに重要なことは、最適輸送理論により、LLMの一般化能力におけるTELLMEの改善を理論的に分析する。

関連論文リスト

• Interpreting and Steering LLMs with Mutual Information-based Explanations on Sparse Autoencoders [29.356200147371275]
  大きな言語モデル(LLM)は人間のクエリを扱うのに優れていますが、時に欠陥や予期せぬ応答を生成することができます。 特徴解釈と相互情報に基づく目的設計のための固定語彙集合を提案する。 そこで本研究では,学習した機能アクティベーションを,対応する説明に基づいて調整する2つの実行時ステアリング戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-21T16:36:42Z)
• Towards Uncovering How Large Language Model Works: An Explainability Perspective [38.07611356855978]
  大規模言語モデル(LLM)は言語タスクのブレークスルーをもたらしたが、その顕著な一般化と推論能力を実現する内部メカニズムは不透明のままである。 本稿では,LLM機能の基礎となるメカニズムを,説明可能性のレンズを通して明らかにすることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T13:46:06Z)
• AbsInstruct: Eliciting Abstraction Ability from LLMs through Explanation Tuning with Plausibility Estimation [60.40409210088717]
  抽象化能力は人間の知性において不可欠であり、NLP研究における様々なタスクにも有用である。 既存の研究によると、LLMは抽象能力に欠けており、その改善方法はまだ解明されていない。 本稿では,命令チューニングによるLLMの抽象化能力を向上するフレームワークAbsInstructを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T12:47:11Z)
• FaithLM: Towards Faithful Explanations for Large Language Models [67.29893340289779]
  大きな言語モデル(LLM)は、内部知識と推論能力を活用することで複雑なタスクに対処するのに熟練している。 これらのモデルのブラックボックスの性質は、意思決定プロセスを説明するタスクを複雑にしている。 自然言語 (NL) による LLM の決定を説明するために FaithLM を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T09:09:14Z)
• Faithfulness vs. Plausibility: On the (Un)Reliability of Explanations from Large Language Models [26.11408084129897]
  大規模言語モデル(LLM)は、いくつかの自然言語処理(NLP)アプリケーションのための強力なツールとしてデプロイされる。 最近の研究は、現代のLSMが自己説明(Ses)を生成できることを示している。 LLMが生成するSEの忠実度と妥当性の両立を論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T06:32:50Z)
• Learning to Generate Explainable Stock Predictions using Self-Reflective Large Language Models [54.21695754082441]
  説明可能なストック予測を生成するために,LLM(Large Language Models)を教えるフレームワークを提案する。 反射剤は自己推論によって過去の株価の動きを説明する方法を学ぶ一方、PPOトレーナーは最も可能性の高い説明を生成するためにモデルを訓練する。 我々のフレームワークは従来のディープラーニング法とLLM法の両方を予測精度とマシューズ相関係数で上回ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T03:18:58Z)
• Sparsity-Guided Holistic Explanation for LLMs with Interpretable Inference-Time Intervention [53.896974148579346]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理領域において前例のないブレークスルーを達成した。 LLMの謎的なブラックボックスの性質は、透過的で説明可能なアプリケーションを妨げる、解釈可能性にとって重要な課題である。 本稿では,LLMの全体的解釈を提供することを目的として,スポーシティ誘導技術に係わる新しい方法論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T19:55:58Z)
• Explanation-aware Soft Ensemble Empowers Large Language Model In-context Learning [50.00090601424348]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語理解タスクにおいて顕著な能力を示している。 我々は,LLMを用いたテキスト内学習を支援するための説明型ソフトアンサンブルフレームワークであるEASEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T06:13:38Z)
• Assessing the Reliability of Large Language Model Knowledge [78.38870272050106]
  大規模言語モデル(LLM)は、知識探索タスクにおける高い性能のため、知識ベースとして扱われてきた。 LLMが実際に正しい答えを連続的に生成する能力をどのように評価するか。 LLMの信頼性を直接測定するための新しい指標であるMOdel kNowledge relIabiliTy score (MONITOR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-15T12:40:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。