論文の概要: Faithfulness of LLM Self-Explanations for Commonsense Tasks: Larger Is Better, and Instruction-Tuning Allows Trade-Offs but Not Pareto Dominance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13445v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 17:59:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.440888
• Title: Faithfulness of LLM Self-Explanations for Commonsense Tasks: Larger Is Better, and Instruction-Tuning Allows Trade-Offs but Not Pareto Dominance
• Title（参考訳）: 常識的タスクのためのLLM自己説明の忠実さ:より大きく、より大きく、そして、より大きく、そして、より大きく、そして、より大きくなっています。
• Authors: Noah Y. Siegel, Nicolas Heess, Maria Perez-Ortiz, Oana-Maria Camburu,
• Abstract要約: 8家系62モデルを対象に包括的反実的忠実度分析を行った。 観察された忠実性の相違は、しばしば冗長性の説明に起因していると考えられる。 本分析では,命令チューニング,冗長性,およびモデル決定プロセスの忠実な表現とのニュアンスな関係を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.1445130682289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) become increasingly capable, ensuring that their self-generated explanations are faithful to their internal decision-making process is critical for safety and oversight. In this work, we conduct a comprehensive counterfactual faithfulness analysis across 62 models from 8 families, encompassing both pretrained and instruction-tuned variants and significantly extending prior studies of counterfactual tests. We introduce phi-CCT, a simplified variant of the Correlational Counterfactual Test, which avoids the need for token probabilities while explaining most of the variance of the original test. Our findings reveal clear scaling trends: larger models are consistently more faithful on our metrics. However, when comparing instruction-tuned and human-imitated explanations, we find that observed differences in faithfulness can often be attributed to explanation verbosity, leading to shifts along the true-positive/false-positive Pareto frontier. While instruction-tuning and prompting can influence this trade-off, we find limited evidence that they fundamentally expand the frontier of explanatory faithfulness beyond what is achievable with pretrained models of comparable size. Our analysis highlights the nuanced relationship between instruction-tuning, verbosity, and the faithful representation of model decision processes.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がますます有能になるにつれて、自己生成的な説明が内部決定プロセスに忠実であることを保証することは、安全性と監視にとって不可欠である。 本研究では,8家系の62モデルを対象とした包括的反実的忠実度解析を行い,事前学習と指導訓練の両方の変種を包含し,反実的テストの先行研究を著しく拡張した。 相関対実数テストの簡易版であるphi-CCTを導入し、原テストのばらつきの大半を説明しながらトークン確率の必要を回避した。 より大きなモデルは、私たちのメトリクスに一貫して忠実です。 しかし, 指導指導による説明と人為的な説明を比較すると, 忠実性の相違は説明の冗長性に起因することが多く, 真正/偽陽性のパレートフロンティアに沿った変化が生じることが判明した。 命令チューニングとプロンプトは、このトレードオフに影響を与える可能性があるが、同じ大きさの事前訓練されたモデルで達成可能なものを超えて、説明的忠実性のフロンティアを根本的に拡大する証拠は限られている。 本分析では,命令チューニング,冗長性,およびモデル決定プロセスの忠実な表現とのニュアンスな関係を強調した。

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