論文の概要: How do Large Language Models Understand Relevance? A Mechanistic Interpretability Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07898v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 16:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:23:26.855436
• Title: How do Large Language Models Understand Relevance? A Mechanistic Interpretability Perspective
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルはどのように関連性を理解するか : 機械論的解釈可能性の観点から
• Authors: Qi Liu, Jiaxin Mao, Ji-Rong Wen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、関連性を評価し、情報検索(IR)タスクをサポートする。 メカニスティック・インタプリタビリティのレンズを用いて,異なるLLMモジュールが関係判断にどのように寄与するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.00022624183781
• License:
• Abstract: Recent studies have shown that large language models (LLMs) can assess relevance and support information retrieval (IR) tasks such as document ranking and relevance judgment generation. However, the internal mechanisms by which off-the-shelf LLMs understand and operationalize relevance remain largely unexplored. In this paper, we systematically investigate how different LLM modules contribute to relevance judgment through the lens of mechanistic interpretability. Using activation patching techniques, we analyze the roles of various model components and identify a multi-stage, progressive process in generating either pointwise or pairwise relevance judgment. Specifically, LLMs first extract query and document information in the early layers, then process relevance information according to instructions in the middle layers, and finally utilize specific attention heads in the later layers to generate relevance judgments in the required format. Our findings provide insights into the mechanisms underlying relevance assessment in LLMs, offering valuable implications for future research on leveraging LLMs for IR tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル(LLM)は,文書のランク付けや関連判断生成などの情報検索(IR)タスクを評価できることが示された。 しかし、既成のLLMが関連性を理解し、運用する内部メカニズムはほとんど未解明のままである。 本稿では,異なるLCMモジュールが機械的解釈可能性のレンズを通して関連判断にどう寄与するかを系統的に検討する。 アクティベーションパッチ技術を用いて、様々なモデルコンポーネントの役割を分析し、ポイントワイドまたはペアワイドの関連判定を生成するための、多段階のプログレッシブプロセスを特定する。 具体的には、LSMはまず、初期層におけるクエリとドキュメント情報を抽出し、その後、中層における命令に従って関連情報を処理し、最後に、後層における特定の注意ヘッドを利用して、必要なフォーマットで関連判定を生成する。 本研究は, LLMにおける関連性評価のメカニズムを考察し, IRタスクにおけるLCMの活用に関する今後の研究に有意義な示唆を与えるものである。

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