Эта статья представляет собой обзор исследования объяснимости моделей большого языка (LLM), написанный Хайяном Чжао и др. и озаглавленный «Объясняемость моделей большого языка: обзор». Ниже приводится подробное изложение содержания статьи:
Краткое содержание
Большие языковые модели (LLM) хорошо справляются с задачами обработки естественного языка (NLP), но их внутренние механизмы непрозрачны, что создает риски для последующих приложений.
В статье предлагается таксономия методов интерпретации и дается обзор структурированного подхода для языковых моделей на основе Transformer.
В документе классифицируются методы в соответствии с парадигмой обучения LLM (традиционная парадигма тонкой настройки и парадигма подсказок) и обсуждаются метрики для оценки сгенерированных объяснений, а также то, как объяснения можно использовать для отладки моделей и повышения производительности.
Наконец, в статье исследуются основные проблемы и новые возможности, с которыми сталкиваются технологии интерпретации по сравнению с традиционными моделями глубокого обучения в эпоху LLM.
1. Введение
LLM, такие как BERT, GPT-3, GPT-4 и т. д., используются в коммерческих продуктах, но их сложные системные характеристики «черного ящика» усложняют интерпретацию модели.
Объясняемость имеет решающее значение для укрепления доверия пользователей и помощи исследователям в выявлении предубеждений, рисков и областей для улучшения производительности.
2. Парадигма обучения LLM
Представлены две основные парадигмы обучения LLM: традиционная парадигма тонкой настройки и парадигма подсказок, и отмечается, что разные парадигмы требуют разных типов объяснений.
3. Объяснение традиционной парадигмы тонкой настройки
Обсуждаются методы предоставления LLM локальных объяснений (для отдельных прогнозов) и глобальных объяснений (для общего знания модели).
Локальные объяснения включают атрибуцию функций, механизмы внимания, примеры и объяснения на естественном языке.
Глобальная интерпретация фокусируется на понимании внутренней работы модели и включает в себя зондовые методы, анализ активации нейронов, концептуально обоснованные методы и механистические объяснения.
4. Объяснение парадигмы подсказки
Для моделей, основанных на подсказках, обсуждаются новые методы объяснения, такие как объяснение цепочки мышления (CoT) и использование собственных возможностей рассуждения и объяснения LLM для повышения эффективности прогнозирования.
5. Объясните оценку
Обсуждаются два основных аспекта оценки объяснений: правдоподобие для людей и точность отражения внутренней логики LLM.
Представлены различные показатели и методы оценки местных объяснений и объяснений ЦТ.
6. Проблемы исследования
Изучаются ключевые проблемы, которые требуют дальнейших исследований в области исследований интерпретируемости, в том числе отсутствие эталонных наборов данных с реальными объяснениями, новые источники возможностей для LLM, сравнение различных парадигм, ускоренное обучение для LLM, избыточность внимания и интерпретация от моментальных снимков ко времени. Аналитические сдвиги, а также вопросы безопасности и этики.
7. Заключение
В документе обобщаются основные направления развития технологии интерпретируемости для LLM и подчеркивается, что по мере развития LLM интерпретируемость имеет решающее значение для обеспечения прозрачности, справедливости и полезности этих моделей.
Рекомендации
Содержит ссылки на ряд соответствующих исследований, охватывающих такие области, как интерпретируемость, алгоритмы машинного обучения и обработка естественного языка.
В целом, этот документ предоставляет комплексную основу для понимания и интерпретации больших языковых моделей и подчеркивает важность учета интерпретируемости при разработке и развертывании этих мощных инструментов.
