論文の概要: Probing Information Distribution in Transformer Architectures through Entropy Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15347v2
- Date: Wed, 30 Jul 2025 09:00:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 14:05:51.369688
- Title: Probing Information Distribution in Transformer Architectures through Entropy Analysis
- Title（参考訳）: エントロピー解析によるトランスフォーマーアーキテクチャの情報分布の探索
- Authors: Amedeo Buonanno, Alessandro Rivetti, Francesco A. N. Palmieri, Giovanni Di Gennaro, Gianmarco Romano,
- Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャにおける情報分布の探索ツールとしてのエントロピー解析について検討する。
本手法をGPTに基づく大規模言語モデルに適用し,モデル行動と内部表現に関する知見を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This work explores entropy analysis as a tool for probing information distribution within Transformer-based architectures. By quantifying token-level uncertainty and examining entropy patterns across different stages of processing, we aim to investigate how information is managed and transformed within these models. As a case study, we apply the methodology to a GPT-based large language model, illustrating its potential to reveal insights into model behavior and internal representations. This approach may offer insights into model behavior and contribute to the development of interpretability and evaluation frameworks for transformer-based models
- Abstract（参考訳）: 本研究では,トランスフォーマーアーキテクチャ内の情報分布を探索するツールとして,エントロピー解析について検討する。
トークンレベルの不確実性を定量化し,異なる処理段階にわたるエントロピーパターンを調べることにより,これらのモデル内で情報がどのように管理され,変換されるかを検討することを目的とする。
ケーススタディとして,GPTに基づく大規模言語モデルに適用し,モデル行動や内部表現に対する洞察を明らかにする可能性を示した。
このアプローチはモデル行動の洞察を与え、トランスフォーマーモデルに対する解釈可能性および評価フレームワークの開発に寄与するかもしれない。
関連論文リスト
- Entropy-Lens: The Information Signature of Transformer Computations [14.613982627206884]
本稿では,解凍型大規模変圧器のモデル非依存化フレームワークであるEntropy-Lensを紹介する。
この結果から, エントロピーに基づくメトリクスは, 現代のトランスフォーマーアーキテクチャの内部構造を明らかにするための基本的ツールとなる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-23T13:33:27Z) - A Survey of Model Architectures in Information Retrieval [64.75808744228067]
機能抽出のためのバックボーンモデルと、関連性推定のためのエンドツーエンドシステムアーキテクチャの2つの重要な側面に焦点を当てる。
従来の用語ベースの手法から現代のニューラルアプローチまで,特にトランスフォーマーベースのモデルとそれに続く大規模言語モデル(LLM)の影響が注目されている。
我々は、パフォーマンスとスケーラビリティのアーキテクチャ最適化、マルチモーダル、マルチランガルデータの処理、従来の検索パラダイムを超えた新しいアプリケーションドメインへの適応など、新たな課題と今後の方向性について議論することで結論付けた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-20T18:42:58Z) - Mechanistic Unveiling of Transformer Circuits: Self-Influence as a Key to Model Reasoning [9.795934690403374]
このような課題を解決するために言語モデルでどのような多段階推論機構が使われているのかはいまだ不明である。
回路解析と自己影響関数を用いて、推論過程を通して各トークンの変動の重要性を評価する。
提案手法は,モデルが使用する人間の解釈可能な推論過程を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T07:19:05Z) - Transformers Use Causal World Models in Maze-Solving Tasks [49.67445252528868]
我々は迷路解決タスクで訓練されたトランスフォーマーで世界モデルを特定する。
機能を抑圧するよりも、機能をアクティベートする方が簡単であることが分かりました。
位置符号化方式は、モデルの残留ストリーム内でのワールドモデルがどのように構成されているかに影響を与えるように見える。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-16T15:21:04Z) - Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。
本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z) - Understanding Addition in Transformers [2.07180164747172]
本稿では,n桁整数加算を行うために訓練された1層トランスフォーマーモデルの包括的解析を行う。
提案手法は,各桁を対象とする並列ストリームに分割し,各桁の異なる位置に合わせて最適化されたアルゴリズムを用いることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-19T19:34:42Z) - Explainability in Process Outcome Prediction: Guidelines to Obtain
Interpretable and Faithful Models [77.34726150561087]
本稿では、プロセス結果予測の分野における説明可能性モデルと説明可能性モデルの忠実性を通して、説明可能性を定義する。
本稿では,イベントログの仕様に基づいて適切なモデルを選択することのできる,X-MOPというガイドラインのセットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-30T05:59:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。