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言語モデル表現の属性分解評価

(RAVEL: Evaluating Interpretability Methods on Disentangling Language Model Representations)

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田中専務

拓海先生、最近社内で「モデルの中身を分解して理解する」研究が話題だと聞きました。投資対効果の判断をしないといけない立場ですが、正直どこから手を付けていいのか分かりません。要するに現場にどう役立つのですか?

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず結論を3点にまとめますね。1) モデルの内部にある「概念」を見つけられる、2) その概念が実際に出力に影響を与えているか因果的に検証できる、3) どの方法がより正確に分離できるか比較できる。これらが現場に直結しますよ。

田中専務

「概念を見つける」とは具体的にどういうことですか?例えば我々の製造現場で言えば不良の原因を特定するようなイメージでしょうか。

AIメンター拓海

いい例えです!それはまさに近いです。言語モデルの内部には多数のニューロンがあり、それぞれが複数の属性を同時に表現していることがある。RAVELは、その属性をきれいに分けられるかをテストするための

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
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