Cet article est une revue de recherche sur l'explicabilité des grands modèles linguistiques (LLM) rédigée par Haiyan Zhao et al., intitulée « Explicabilité des grands modèles linguistiques : une enquête ». Ce qui suit est un résumé détaillé du contenu du document :
Résumé
Les grands modèles de langage (LLM) fonctionnent bien dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP), mais leurs mécanismes internes sont opaques, ce qui présente des risques pour les applications en aval.
L'article propose une taxonomie des techniques d'interprétabilité et fournit un aperçu de l'approche structurée pour les modèles de langage basés sur Transformer.
L'article classe les techniques selon le paradigme de formation des LLM (paradigme traditionnel de réglage fin et paradigme d'indication) et discute des mesures permettant d'évaluer les explications générées, ainsi que de la manière dont les explications peuvent être utilisées pour déboguer les modèles et améliorer les performances.
Enfin, l'article explore les principaux défis et opportunités émergentes rencontrés par la technologie d'interprétation par rapport aux modèles traditionnels d'apprentissage en profondeur à l'ère des LLM.
1. Introduction
Les LLM tels que BERT, GPT-3, GPT-4, etc. sont utilisés dans les produits commerciaux, mais les caractéristiques complexes de leur système de « boîte noire » rendent l'interprétation du modèle plus difficile.
L'explicabilité est essentielle pour renforcer la confiance des utilisateurs et aider les chercheurs à identifier les biais, les risques et les domaines d'amélioration des performances.
2. Paradigme de formation des LLM
Deux principaux paradigmes de formation pour les LLM sont introduits : le paradigme traditionnel de réglage fin et le paradigme d'incitation, et il est souligné que différents paradigmes nécessitent différents types d'explications.
3. Explication du paradigme traditionnel de réglage fin
Les méthodes permettant de fournir aux LLM des explications locales (pour les prédictions individuelles) et des explications globales (pour la connaissance globale du modèle) sont discutées.
Les explications locales incluent l'attribution de fonctionnalités, les mécanismes d'attention, les bases d'exemples et les explications en langage naturel.
L'explication globale se concentre sur la compréhension du fonctionnement interne du modèle et comprend des méthodes de sonde, une analyse d'activation neuronale, des méthodes conceptuelles et des explications mécanistes.
4. Explication du paradigme d'invite
Pour les modèles basés sur des invites, de nouvelles techniques d'explication sont discutées, telles que l'explication de la chaîne de pensée (CoT) et l'exploitation des capacités de raisonnement et d'explication des LLM pour améliorer les performances de prédiction.
5. Expliquez l'évaluation
Deux dimensions principales pour évaluer les explications sont discutées : la plausibilité pour les humains et la fidélité dans la capture de la logique interne des LLM.
Différentes métriques et méthodes d'évaluation des explications locales et des explications CoT sont introduites.
6. Défis de la recherche
Les problèmes clés qui nécessitent des recherches plus approfondies dans la recherche sur l'interprétabilité sont explorés, notamment le manque d'ensembles de données de référence avec des explications réelles, les sources de capacités émergentes pour les LLM, les comparaisons de différents paradigmes, l'apprentissage raccourci pour les LLM, la redondance attentionnelle et l'interprétation des instantanés au temps. et les questions de sécurité et d’éthique.
7. Conclusion
Le document résume les principales orientations de développement de la technologie d'interprétabilité pour les LLM et souligne qu'à mesure que les LLM se développent, l'interprétabilité est cruciale pour garantir la transparence, l'équité et l'utilité de ces modèles.
les références
Fournit des citations d'une gamme de recherches pertinentes, couvrant des domaines tels que l'interprétabilité, les algorithmes d'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel.
Dans l'ensemble, cet article fournit un cadre complet pour comprendre et interpréter de grands modèles de langage et souligne l'importance de prendre en compte l'interprétabilité lors du développement et du déploiement de ces outils puissants.
