論文の概要: Concept Layers: Enhancing Interpretability and Intervenability via LLM Conceptualization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13632v1
- Date: Wed, 19 Feb 2025 11:10:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-20 14:02:07.289056
- Title: Concept Layers: Enhancing Interpretability and Intervenability via LLM Conceptualization
- Title（参考訳）: 概念層:LLM概念化による解釈可能性とインターベンタビリティの強化
- Authors: Or Raphael Bidusa, Shaul Markovitch,
- Abstract要約: 本稿では,概念層をアーキテクチャに組み込むことにより,解釈可能性とインターベンタビリティを既存モデルに組み込む新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、モデルの内部ベクトル表現を、再構成してモデルにフィードバックする前に、概念的で説明可能なベクトル空間に投影する。
複数のタスクにまたがるCLを評価し、本来のモデルの性能と合意を維持しつつ、意味のある介入を可能にしていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.163881720692685
- License:
- Abstract: The opaque nature of Large Language Models (LLMs) has led to significant research efforts aimed at enhancing their interpretability, primarily through post-hoc methods. More recent in-hoc approaches, such as Concept Bottleneck Models (CBMs), offer both interpretability and intervenability by incorporating explicit concept representations. However, these methods suffer from key limitations, including reliance on labeled concept datasets and significant architectural modifications that challenges re-integration into existing system pipelines. In this work, we introduce a new methodology for incorporating interpretability and intervenability into an existing model by integrating Concept Layers (CLs) into its architecture. Our approach projects the model's internal vector representations into a conceptual, explainable vector space before reconstructing and feeding them back into the model. Furthermore, we eliminate the need for a human-selected concept set by algorithmically searching an ontology for a set of concepts that can be either task-specific or task-agnostic. We evaluate CLs across multiple tasks, demonstrating that they maintain the original model's performance and agreement while enabling meaningful interventions. Additionally, we present a proof of concept showcasing an intervenability interface, allowing users to adjust model behavior dynamically, such as mitigating biases during inference.
- Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の不透明な性質は、主にポストホック法を通じて、その解釈可能性を高めることを目的とした重要な研究努力につながっている。
コンセプト・ボトルネック・モデル (Concept Bottleneck Models, CBM) のような最近のインホックなアプローチは、明示的な概念表現を取り入れることで、解釈可能性とインターベンタビリティの両方を提供する。
しかしながら、これらのメソッドは、ラベル付きコンセプトデータセットへの依存や、既存のシステムパイプラインへの再統合に挑戦する重要なアーキテクチャ変更など、重要な制限に悩まされている。
本稿では,概念層(CL)をアーキテクチャに組み込むことで,解釈可能性とインターベンタビリティを既存モデルに組み込む新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、モデルの内部ベクトル表現を、再構成してモデルにフィードバックする前に、概念的で説明可能なベクトル空間に投影する。
さらに,タスク固有の概念やタスクに依存しない概念の集合に対して,オントロジーをアルゴリズムで探索することで,人間の選択した概念セットの必要性を解消する。
複数のタスクにまたがるCLを評価し、本来のモデルの性能と合意を維持しつつ、意味のある介入を可能にしていることを示す。
さらに,インターベンタビリティインタフェースを実証し,推論時のバイアス軽減などのモデル動作を動的に調整する概念を提示する。
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