본 논문은 Haiyan Zhao 등이 작성한 "Explainability for Large Language Models: A Survey"라는 제목으로 LLM(대형 언어 모델)의 설명 가능성에 대한 연구 리뷰입니다. 논문의 내용을 자세히 요약하면 다음과 같습니다.
요약
LLM(대형 언어 모델)은 NLP(자연어 처리) 작업에서 잘 작동하지만 내부 메커니즘이 불투명하여 다운스트림 애플리케이션에 위험을 초래합니다.
이 논문은 해석 가능성 기술의 분류를 제안하고 Transformer 기반 언어 모델에 대한 구조화된 접근 방식 개요를 제공합니다.
이 논문에서는 LLM의 훈련 패러다임(전통적인 미세 조정 패러다임 및 프롬프트 패러다임)에 따라 기술을 분류하고, 생성된 설명을 평가하기 위한 측정 기준과 설명을 사용하여 모델을 디버그하고 성능을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 논의합니다.
마지막으로, 이 논문에서는 LLM 시대의 전통적인 딥 러닝 모델과 비교하여 해석 기술이 직면한 주요 과제와 새로운 기회를 탐구합니다.
1. 소개
BERT, GPT-3, GPT-4 등과 같은 LLM은 상용 제품에 사용되지만 복잡한 "블랙박스" 시스템 특성으로 인해 모델 해석이 더욱 어려워집니다.
설명 가능성은 사용자 신뢰를 구축하고 연구자가 편견, 위험 및 성능 개선 영역을 식별하는 데 중요합니다.
2. LLM의 교육 패러다임
LLM의 두 가지 주요 교육 패러다임인 전통적인 미세 조정 패러다임과 프롬프트 패러다임이 소개되고, 서로 다른 패러다임에는 서로 다른 유형의 설명이 필요하다는 점을 지적합니다.
3. 전통적인 미세 조정 패러다임에 대한 설명
LLM에 로컬 설명(개별 예측용) 및 전역 설명(모델에 대한 전반적인 지식용)을 제공하는 방법이 논의됩니다.
로컬 설명에는 기능 속성, 주의 메커니즘, 예제 기반 및 자연어 설명이 포함됩니다.
전역 해석은 모델의 내부 작동을 이해하는 데 중점을 두고 프로브 방법, 신경 활성화 분석, 개념적으로 기반이 되는 방법 및 기계적 설명을 포함합니다.
4. 프롬프트 패러다임의 설명
프롬프트 기반 모델의 경우 CoT(사고 사슬) 설명, LLM 자체 추론 및 설명 기능을 활용하여 예측 성능을 향상시키는 등 새로운 설명 기술이 논의됩니다.
5. 평가 설명
설명을 평가하기 위한 두 가지 주요 차원, 즉 인간에 대한 타당성과 LLM의 내부 논리를 포착하는 충실도가 논의됩니다.
로컬 설명과 CoT 설명을 평가하기 위한 다양한 측정항목과 방법이 소개됩니다.
6. 연구 과제
실제 설명이 포함된 벤치마크 데이터세트의 부족, LLM에 대한 새로운 기능 소스, 다양한 패러다임의 비교, LLM에 대한 지름길 학습, 주의력 중복, 스냅샷에서 시간으로의 해석 등 해석 가능성 연구에 대한 추가 연구가 필요한 주요 문제를 탐구합니다. 그리고 안전과 윤리적인 문제.
7. 결론
이 논문은 LLM 해석 기술의 주요 개발 방향을 요약하고 LLM이 개발됨에 따라 해석 가능성이 이러한 모델의 투명성, 공정성 및 유용성을 보장하는 데 중요하다는 점을 강조합니다.
참고자료
해석 가능성, 기계 학습 알고리즘, 자연어 처리 등의 영역을 다루는 다양한 관련 연구에 대한 인용을 제공합니다.
전반적으로 이 문서는 대규모 언어 모델을 이해하고 해석하기 위한 포괄적인 프레임워크를 제공하며 이러한 강력한 도구를 개발하고 배포할 때 해석 가능성을 고려하는 것의 중요성을 강조합니다.
