<< TOPへ
Unveiling LLMs: The Evolution of Latent Representations in a Temporal Knowledge Graph
起
私たちの研究は、大規模言語モデル（LLM）がどのように事実に基づいた知識を処理し、評価するかを解明することに焦点を当てています。例えば、「カール大帝はクリスマスの日に帝冠を授けられた」という主張が真実かどうかを判断する際に、LLMがどのような知識を利用しているのかを探ります。
承
私たちは、LLMの内部の「潜在表現」と呼ばれる部分を分析し、その知識がモデルの異なる層を通じてどのように変化するかを示す「時間的知識グラフ」を提案しました。この手法により、各層での知識の進化を視覚化し、どのようにして事実や推論の誤りが生じるかを解明しました。
転
具体的には、私たちのフレームワークは、LLMの潜在表現を動的に操作する「活性化パッチング」という技術を使用します。これにより、LLMが生成する出力がどのように変わるかを観察し、局所的かつ全体的な解釈を行います。実験では、さまざまな事実確認データセットを用いて、モデルの知識の進化とその誤りを分析しました。
結
最終的に、この研究は、LLMのメカニズムの解明に向けた重要なステップを提供します。私たちのアプローチは、知識の解決過程を可視化し、モデルがどのように事実に基づいた判断を下すかを理解する手助けとなるでしょう。
研究の新規性についての面白い説明
この研究の新規性は、まるで魔法のようにLLMの心の中を覗き込むことができる点です。私たちの「時間的知識グラフ」は、LLMがどのように情報を整理し、忘れたり思い出したりするのかを視覚化し、まるで記憶のアルバムをめくるかのように、さまざまな層での知識の進化を追体験できます。これにより、私たちはLLMの「思考プロセス」を理解し、どのような時に誤った結論に至るのかを見つけることができるのです。まるで、LLMが自分の秘密を少しずつ教えてくれるような感覚です！
---
・LLMの初期層、中間層、最終層でどのような動きがなされているかの研究。Unveiling LLMsの名にふさわしい。2024年。
・初期層では入力の解釈、中間層は大部分の知識があり進むにつれて関連する知識が拡張、最終層は中間層の知識を発展させて出力生成、と。
・脳の動きとどのくらい類似、関連性があるのかが気になるけれど、LLMがこれほどに解明できることが面白い。
・具体例をあげると、このような感じの模様。おもしろいねぇ。。
・例: "Charlemagne was crowned emperor on Christmas Day"
- 初期層（理解）:
- "Charlemagne"は人名であり、"emperor"は皇帝を意味することを理解。
- "Christmas Day"がクリスマスの日であることを理解。
- 中間層（拡張）:
- "Charlemagne"に関する知識を拡張。例えば、フランク王国の王であったこと、8世紀から9世紀にかけて生きたことなど。
- "Christmas Day"に関連する知識を拡張。例えば、12月25日のこと、キリスト教の重要な祝日であることなど。
- "emperor"に関連する知識を拡張。例えば、最高位の君主の称号であること、ローマ帝国や神聖ローマ帝国の君主を指すことなど。
- 最終層（転移）:
- 蓄積された知識を応用し、"Charlemagne"が皇帝に戴冠したのがクリスマスの日であったことを推測。
- さらに、この事実から、"Charlemagne"の戴冠が非常に重要な出来事だったことを推測。
- 注意を他の事柄、例えば、"Charlemagne"の業績や、彼の戴冠が歴史に与えた影響などに移す。