Analyse des explications des modèles de langage en utilisant des réseaux bayésiens

Les grands modèles de langage (LLMs) ont fait des progrès énormes et sont maintenant capables d’effectuer une variété de tâches qui nécessitaient autrefois l’expertise humaine. Une caractéristique notable de ces modèles est leur capacité à générer des explications pour leurs prédictions, ce qui peut donner des idées sur comment ils arrivent à leurs conclusions. Cependant, il y a des questions sur la précision de ces explications et sur la façon dont elles s’alignent avec le processus décisionnel réel des modèles. Cet article introduit un cadre statistique conçu pour analyser le raisonnement des LLMs, en particulier dans le contexte de l’inférence en langage naturel (NLI).

#Le besoin d'explications

Quand les LLMs font des prédictions, il est important que les utilisateurs comprennent le raisonnement derrière ces prédictions. Les utilisateurs humains préfèrent souvent des Explications en langage naturel (NLEs) plutôt que des explications non textuelles parce qu'elles sont plus claires et plus faciles à interpréter. Ces explications peuvent aider les utilisateurs à évaluer la probabilité que les prédictions du modèle soient précises. Pourtant, malgré leur utilité, le lien entre les entrées et les sorties des LLMs reste complexe et opaque, ce qui rend difficile l’évaluation de la fiabilité des explications fournies.

#Mise en place du cadre

Pour aborder ces problèmes, nous proposons un cadre statistique basé sur des hypothèses qui utilise un réseau bayésien. Ce cadre vise à représenter une hypothèse sur la façon dont une tâche, comme l’inférence en langage naturel, est exécutée par le modèle. Dans cette mise en place, les états internes du modèle sont traduits en langage naturel à l’aide de modèles prédéfinis. En comparant ces explications à celles générées par le LLM, nous pouvons évaluer la similarité entre les processus décisionnels des deux systèmes.

#Mise en œuvre du cadre

Le cadre utilise un modèle de substitution statistique (SSM) qui reflète une explication globale hypothétique (HGE). L'HGE sert de version simplifiée de la façon dont nous pensons que le LLM prend des décisions, en particulier dans les tâches de NLI. Au départ, nous commençons avec une hypothèse trop simplifiée, mais nous visons à la peaufiner au fur et à mesure que nous recueillons plus de preuves sur le comportement du modèle. Chaque raffinement peut nous aider à mesurer combien le raisonnement du modèle s’aligne avec les hypothèses faites dans notre hypothèse.

#Construction du modèle de substitution statistique

#Construction du SSM

Le SSM est conçu pour imiter le processus de prise de décision du LLM lors de l’exécution de NLI. Le modèle est basé sur l’hypothèse que le modèle de langage compare des paires de phrases provenant du prémisse et de l'hypothèse, les catégorisant comme contradiction, implication ou neutre. La prédiction finale est ensuite dérivée de ces classifications.

#Extraction des éléments du texte

Dans les tâches de NLI, l’objectif est de déterminer la relation entre un prémisse et une hypothèse, en les catégorisant en conséquence. Nous utilisons le dataset e-SNLI, qui contient des paires de prémisses et d'hypothèses avec leurs étiquettes correspondantes. En analysant la syntaxe de ces phrases, nous pouvons extraire des phrases clés comme les sujets, verbes et objets. Ces phrases extraites seront utilisées dans notre modèle pour analyser le processus décisionnel.

#Définition de la structure du modèle

Le SSM est structuré comme un réseau bayésien, qui représente visuellement les relations entre les variables impliquées dans les prédictions du modèle. Les variables aléatoires (RVs) dans ce réseau représentent les phrases clés extraites des phrases. Les relations entre ces variables indiquent comment elles s’influencent mutuellement et mènent finalement à une prédiction.

#Apprentissage et évaluation du modèle

#Apprentissage des paramètres

Pour faire des prédictions efficaces et générer des explications, nous devons apprendre les paramètres du SSM. Cela implique de modéliser les distributions de probabilité des différentes variables aléatoires. Nous utilisons un ensemble de règles basées sur des conditions logiques pour définir comment le modèle fait des prédictions. Par exemple, si une phrase extraite indique une contradiction, le modèle prédit une contradiction.

#Génération d'explications en langage naturel

Une fois que nous avons défini les relations et appris les paramètres du modèle, nous pouvons générer des NLEs basées sur les prédictions faites par le SSM. En comparant ces explications à celles produites par le LLM, nous pouvons évaluer si le SSM reflète fidèlement le raisonnement du modèle.

#Comparaison du SSM avec les prédictions du LLM

Pour évaluer la performance du SSM, nous générons des étiquettes et des explications en utilisant le LLM et les comparons avec les sorties du SSM. Cela implique à la fois une évaluation humaine, où des évaluateurs évaluent la qualité et l’exactitude des explications, et une évaluation automatique utilisant diverses métriques pour mesurer la similarité entre les sorties.

#Évaluation humaine

Dans l’évaluation humaine, un groupe d’évaluateurs doit déterminer si les explications fournies par le LLM se rapportent clairement aux prémisses et aux hypothèses. Ils évaluent également si les explications soutiennent les étiquettes prédites et si les informations fournies sont factuellement correctes. Les résultats de cette évaluation peuvent donner des idées sur l’efficacité du modèle et la qualité de ses explications.

#Évaluation automatique

En parallèle des évaluations humaines, nous utilisons des métriques automatiques pour évaluer quantitativement l’alignement entre le SSM et le LLM. Cela inclut la mesure de la précision des prédictions, la précision et le rappel dans les tâches de classification, et la similarité entre les explications générées.

#Résultats et conclusions

Les résultats des évaluations humaines et automatiques révèlent que le SSM ne montre pas une forte similarité avec les sorties du LLM. Bien que la structure du SSM s'aligne avec certaines hypothèses sur le fonctionnement du LLM, le processus décisionnel réel du LLM semble différer de manière significative. Cette divergence suggère que notre hypothèse initiale pourrait avoir besoin d'être révisée pour mieux refléter le comportement du modèle.

#Défis et travaux futurs

#Défis rencontrés

En analysant les sorties du SSM par rapport à celles du LLM, plusieurs défis deviennent évidents. La nature trop simplifiée de notre hypothèse initiale pourrait conduire à des malentendus sur le raisonnement du modèle. De plus, le manque de stratégies de régularisation dans le processus d’apprentissage a peut-être contribué aux limitations de performance.

#Directions futures

Pour améliorer la précision du SSM, les travaux futurs devraient se concentrer sur le raffinement de l’hypothèse utilisée dans le cadre. Explorer des modèles et des hypothèses alternatifs pourrait donner de meilleures idées sur le processus décisionnel des LLMs. De plus, adapter le cadre pour gérer différentes tâches et jeux de données pourrait élargir son applicabilité. Améliorer la structure et les algorithmes d’apprentissage utilisés dans le SSM pourrait également aider à atteindre un alignement plus étroit avec les prédictions des LLM.

#Conclusion

Cet article introduit un cadre basé sur des hypothèses pour analyser les processus décisionnels des LLMs, en particulier dans les tâches d’inférence en langage naturel. En utilisant un réseau bayésien et des modèles de substitution statistique, nous visons à mieux comprendre comment ces modèles génèrent des explications pour leurs prédictions. Bien que les résultats initiaux suggèrent un désalignement entre le SSM et le LLM, il y a de nombreuses voies pour de futures recherches qui pourraient améliorer l’efficacité de ce cadre et notre compréhension du comportement des LLMs.