論文の概要: LLaMAs Have Feelings Too: Unveiling Sentiment and Emotion Representations in LLaMA Models Through Probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16491v1
• Date: Thu, 22 May 2025 10:22:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:48.222146
• Title: LLaMAs Have Feelings Too: Unveiling Sentiment and Emotion Representations in LLaMA Models Through Probing
• Title（参考訳）: LLaMAにも感情:LLaMAモデルにおける知覚と感情表現の探索
• Authors: Dario Di Palma, Alessandro De Bellis, Giovanni Servedio, Vito Walter Anelli, Fedelucio Narducci, Tommaso Di Noia,
• Abstract要約: この研究では、Llamaモデルの隠れた層を探索し、感情的特徴が最も表される場所を特定する。 我々は、層とスケールをまたいだ感情のエンコーディングを分析し、感情信号を最も捉えている層とプール方法を特定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.20927495079714
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have rapidly become central to NLP, demonstrating their ability to adapt to various tasks through prompting techniques, including sentiment analysis. However, we still have a limited understanding of how these models capture sentiment-related information. This study probes the hidden layers of Llama models to pinpoint where sentiment features are most represented and to assess how this affects sentiment analysis. Using probe classifiers, we analyze sentiment encoding across layers and scales, identifying the layers and pooling methods that best capture sentiment signals. Our results show that sentiment information is most concentrated in mid-layers for binary polarity tasks, with detection accuracy increasing up to 14% over prompting techniques. Additionally, we find that in decoder-only models, the last token is not consistently the most informative for sentiment encoding. Finally, this approach enables sentiment tasks to be performed with memory requirements reduced by an average of 57%. These insights contribute to a broader understanding of sentiment in LLMs, suggesting layer-specific probing as an effective approach for sentiment tasks beyond prompting, with potential to enhance model utility and reduce memory requirements.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は急速にNLPの中心となり、感情分析などの技術を通じて様々なタスクに適応する能力を示している。 しかし、これらのモデルがどのように感情関連情報をキャプチャするかについては、まだ理解が限られています。 本研究では、Llamaモデルの隠れた層を探索し、感情の特徴が最も表される場所を特定し、それが感情分析にどのように影響するかを評価する。 プローブ分類器を用いて、層とスケールをまたいだ感情エンコーディングを分析し、感情信号を最もよく捉えている層とプール方法を特定する。 その結果、感情情報は二分極タスクの中間層に集中しており、検出精度は14%まで向上した。 さらに、デコーダのみのモデルでは、最後のトークンがインセンティブエンコーディングの最も意味のあるものではありません。 最後に、このアプローチにより、メモリ要求を平均57%削減した感情タスクの実行が可能になる。 これらの洞察は、LCMにおける感情のより広範な理解に寄与し、モデルの有用性を高め、メモリ要求を減らす可能性があり、感情タスクの促進以上の効果的なアプローチとして層特異的な探索を提案する。

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