Este artículo es una revisión de la investigación sobre la explicabilidad de los modelos de lenguajes grandes (LLM) escrita por Haiyan Zhao et al., titulada "Explicabilidad de modelos de lenguajes grandes: una encuesta". El siguiente es un resumen detallado del contenido del artículo:
Resumen
Los modelos de lenguajes grandes (LLM) funcionan bien en tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), pero sus mecanismos internos son opacos, lo que plantea riesgos para las aplicaciones posteriores.
El artículo propone una taxonomía de técnicas de interpretabilidad y proporciona una descripción general del enfoque estructurado para los modelos de lenguaje basados en Transformer.
El artículo clasifica las técnicas de acuerdo con el paradigma de capacitación de los LLM (paradigma de ajuste fino tradicional y paradigma de sugerencias) y analiza las métricas para evaluar las explicaciones generadas, así como también cómo se pueden usar las explicaciones para depurar modelos y mejorar el rendimiento.
Finalmente, el artículo explora los principales desafíos y oportunidades emergentes que enfrenta la tecnología de interpretación en comparación con los modelos tradicionales de aprendizaje profundo en la era de los LLM.
1. Introducción
Los LLM como BERT, GPT-3, GPT-4, etc. se utilizan en productos comerciales, pero sus complejas características del sistema de "caja negra" hacen que la interpretación del modelo sea más desafiante.
La explicabilidad es fundamental para generar confianza en los usuarios y ayudar a los investigadores a identificar sesgos, riesgos y áreas de mejora del desempeño.
2. Paradigma de formación de los LLM
Se introducen dos paradigmas de formación principales para los LLM: el paradigma tradicional de ajuste fino y el paradigma de incitación, y se señala que diferentes paradigmas requieren diferentes tipos de explicaciones.
3. Explicación del paradigma tradicional de ajuste fino
Se analizan los métodos para proporcionar a los LLM explicaciones locales (para predicciones individuales) y explicaciones globales (para el conocimiento general del modelo).
Las explicaciones locales incluyen atribución de características, mecanismos de atención, bases de ejemplo y explicaciones en lenguaje natural.
La explicación global se centra en comprender el funcionamiento interno del modelo e incluye métodos de sonda, análisis de activación neuronal, métodos de base conceptual y explicaciones mecanicistas.
4. Explicación del paradigma rápido.
Para los modelos basados en indicaciones, se analizan nuevas técnicas de explicación, como la explicación de la cadena de pensamiento (CoT) y el aprovechamiento de las capacidades de razonamiento y explicación de los LLM para mejorar el rendimiento de la predicción.
5. Explique la evaluación
Se discuten dos dimensiones principales para evaluar explicaciones: plausibilidad para los humanos y fidelidad en la captura de la lógica interna de los LLM.
Se introducen diferentes métricas y métodos para evaluar explicaciones locales y explicaciones CoT.
6. Desafíos de la investigación
Se exploran cuestiones clave que requieren más investigación en la investigación de interpretabilidad, incluida la falta de conjuntos de datos de referencia con explicaciones reales, fuentes de capacidad emergentes para LLM, comparaciones de diferentes paradigmas, aprendizaje abreviado para LLM, redundancia de atención e interpretación de instantáneas a cambios analíticos en el tiempo. y cuestiones éticas y de seguridad.
7. Conclusión
El documento resume las principales direcciones de desarrollo de la tecnología de interpretabilidad para los LLM y enfatiza que a medida que se desarrollan los LLM, la interpretabilidad es crucial para garantizar la transparencia, la equidad y la utilidad de estos modelos.
referencias
Proporciona citas de una variedad de investigaciones relevantes, que cubren áreas como interpretabilidad, algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.
En general, este documento proporciona un marco integral para comprender e interpretar modelos de lenguaje grandes y destaca la importancia de considerar la interpretabilidad al desarrollar e implementar estas poderosas herramientas.
