Este artigo é uma revisão de pesquisa sobre a explicabilidade de grandes modelos de linguagem (LLMs) escrita por Haiyan Zhao et al., intitulada "Explicabilidade para grandes modelos de linguagem: uma pesquisa". A seguir está um resumo detalhado do conteúdo do artigo:
Resumo
Grandes modelos de linguagem (LLMs) funcionam bem em tarefas de processamento de linguagem natural (PNL), mas seus mecanismos internos são opacos, o que representa riscos para aplicativos downstream.
O artigo propõe uma taxonomia de técnicas de interpretabilidade e fornece uma visão geral da abordagem estruturada para modelos de linguagem baseados em Transformer.
O artigo classifica as técnicas de acordo com o paradigma de treinamento de LLMs (paradigma tradicional de ajuste fino e paradigma de prompt) e discute métricas para avaliar explicações geradas, bem como como as explicações podem ser usadas para depurar modelos e melhorar o desempenho.
Finalmente, o artigo explora os principais desafios e oportunidades emergentes enfrentados pela tecnologia de interpretação em comparação com os modelos tradicionais de aprendizagem profunda na era dos LLMs.
1. Introdução
LLMs como BERT, GPT-3, GPT-4, etc. são usados em produtos comerciais, mas suas características complexas de sistema de "caixa preta" tornam a interpretação do modelo mais desafiadora.
A explicabilidade é fundamental para construir a confiança do usuário e ajudar os pesquisadores a identificar preconceitos, riscos e áreas para melhoria de desempenho.
2. Paradigma de formação dos LLMs
São introduzidos os dois principais paradigmas de formação dos LLMs: o paradigma tradicional de ajuste fino e o paradigma de estímulo, e salientam que diferentes paradigmas requerem diferentes tipos de explicações.
3. Explicação do paradigma tradicional de ajuste fino
São discutidos métodos para fornecer aos LLMs explicações locais (para previsões individuais) e explicações globais (para conhecimento geral do modelo).
As explicações locais incluem atribuição de recursos, mecanismos de atenção, bases de exemplos e explicações em linguagem natural.
A interpretação global concentra-se na compreensão do funcionamento interno do modelo e inclui métodos de sondagem, análises de ativação neuronal, métodos conceitualmente fundamentados e explicações mecanicistas.
4. Explicação do paradigma imediato
Para modelos baseados em prompt, novas técnicas de explicação são discutidas, como a explicação da cadeia de pensamento (CoT) e o aproveitamento das próprias capacidades de raciocínio e explicação dos LLMs para melhorar o desempenho da previsão.
5. Explique a avaliação
São discutidas duas dimensões principais para avaliar explicações: plausibilidade para humanos e fidelidade na captura da lógica interna dos LLMs.
São introduzidas diferentes métricas e métodos para avaliar explicações locais e explicações do CoT.
6. Desafios de pesquisa
São exploradas questões-chave que requerem mais pesquisas em pesquisa de interpretabilidade, incluindo a falta de conjuntos de dados de referência com explicações reais, fontes de capacidade emergentes para LLMs, comparações de diferentes paradigmas, aprendizagem de atalho para LLMs, redundância de atenção e interpretação de instantâneos para mudanças analíticas de tempo, e questões éticas e de segurança.
7. Conclusão
O artigo resume as principais direções de desenvolvimento da tecnologia de interpretabilidade para LLMs e enfatiza que, à medida que os LLMs se desenvolvem, a interpretabilidade é crucial para garantir a transparência, justiça e utilidade desses modelos.
referências
Fornece citações para uma série de pesquisas relevantes, abrangendo áreas como interpretabilidade, algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.
No geral, este artigo fornece uma estrutura abrangente para a compreensão e interpretação de grandes modelos de linguagem e destaca a importância de considerar a interpretabilidade ao desenvolver e implantar essas ferramentas poderosas.
