論文の概要: Response Uncertainty and Probe Modeling: Two Sides of the Same Coin in LLM Interpretability?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18575v1
• Date: Sat, 24 May 2025 07:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.517007
• Title: Response Uncertainty and Probe Modeling: Two Sides of the Same Coin in LLM Interpretability?
• Title（参考訳）: 応答不確かさとプローブモデリング:LLMの解釈可能性における同一結合の2つの側面?
• Authors: Yongjie Wang, Yibo Wang, Xin Zhou, Zhiqi Shen,
• Abstract要約: 本研究は,LLMの生成した応答と内部特徴空間の両方の特性を反映した,そのようなデータセットにおけるプローブ性能の仮説である。 改良されたプローブ性能は、応答の不確実性の低減に一貫して対応している。 以上の結果から,LLM応答のばらつきは重要な特徴の集合に大きく関連していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.836115121491495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Probing techniques have shown promise in revealing how LLMs encode human-interpretable concepts, particularly when applied to curated datasets. However, the factors governing a dataset's suitability for effective probe training are not well-understood. This study hypothesizes that probe performance on such datasets reflects characteristics of both the LLM's generated responses and its internal feature space. Through quantitative analysis of probe performance and LLM response uncertainty across a series of tasks, we find a strong correlation: improved probe performance consistently corresponds to a reduction in response uncertainty, and vice versa. Subsequently, we delve deeper into this correlation through the lens of feature importance analysis. Our findings indicate that high LLM response variance is associated with a larger set of important features, which poses a greater challenge for probe models and often results in diminished performance. Moreover, leveraging the insights from response uncertainty analysis, we are able to identify concrete examples where LLM representations align with human knowledge across diverse domains, offering additional evidence of interpretable reasoning in LLMs.
• Abstract（参考訳）: プローブ技術は、特にキュレートされたデータセットに適用された場合、LLMが人間の解釈可能な概念をエンコードする方法を明らかにすることを約束している。 しかし、効果的なプローブトレーニングのためのデータセットの適合性を決定する要因はよく理解されていない。 本研究は,LLM生成応答と内部特徴空間の両方の特性を反映した,そのようなデータセットにおけるプローブ性能の仮説である。 一連のタスクにおけるプローブ性能とLLM応答の不確かさの定量的解析により,改良されたプローブ性能は応答不確かさの低減に一貫して対応し,その逆も強い相関関係を示す。 その後、特徴重要度分析のレンズを通して、この相関関係を深く掘り下げる。 以上の結果から,LLM応答のばらつきは,プローブモデルにおいて大きな課題となり,性能の低下を招くことが示唆された。 さらに, 応答不確実性分析から得られた知見を利用して, LLM表現が多分野にわたる人間の知識と一致する具体的な例を同定し, LLMにおける解釈可能な推論のさらなる証拠を提供する。

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