Como Modelos de Linguagem Representam Informação Numérica
Esse artigo analisa a estrutura e a representação de propriedades numéricas em modelos de linguagem.
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Índice
- Como Os Modelos de Linguagem Lidam com Informações Numéricas
- Objetivos da Pesquisa
- Encontrando Direções para Propriedades Numéricas
- Como Investigamos
- Resultados da Nossa Investigação
- Efeito das Ativações nas Saídas do ML
- O Que Acontece Quando Mudamos Ativações
- Observações das Nossas Edições
- Implicações das Nossas Descobertas
- O Que Aprendemos Sobre Propriedades Numéricas
- Efeitos Colaterais de Ativar Diferentes Direções
- Conclusão e Perguntas Finais
- Fonte original
- Ligações de referência
Modelos de linguagem (MLs) podem compartilhar informações factuais, até sobre números. Por exemplo, se você perguntar: "Em que ano Karl Popper nasceu?", o modelo pode responder corretamente "1902". Mas entender como esses modelos armazenam e representam informações numéricas não é muito claro. Esse artigo explora um método para encontrar e mudar como os MLs representam propriedades numéricas, como o ano de nascimento de alguém.
Descobrimos áreas menos complexas na estrutura do modelo que mantêm informações numéricas de forma clara. Quando mudamos certas partes nessas áreas, a resposta do modelo também muda. Por exemplo, ajustando a informação relacionada a "ano de nascimento", o modelo pode afirmar que Karl Popper nasceu em 1929, 1957 ou 1968. Isso sugere que os MLs podem representar propriedades numéricas de maneira organizada durante seu treinamento.
Como Os Modelos de Linguagem Lidam com Informações Numéricas
Os modelos de linguagem podem expressar conhecimento factual, como mostrado em vários testes. Quando fazem uma pergunta relacionada a uma propriedade numérica, como o ano de nascimento de alguém, esses modelos geralmente dão respostas precisas. No entanto, ainda há um debate em andamento sobre o quão bem esses modelos "sabem" os fatos. A pesquisa se concentrou em duas áreas principais: quão precisamente esses modelos podem expressar conhecimento e como esse conhecimento é representado dentro dos modelos.
A maioria dos estudos se concentrou em como os modelos armazenam relações entre diferentes entidades, como "Varsóvia é a capital da Polônia". No entanto, como os MLs lidam com propriedades numéricas, como o ano de nascimento de uma pessoa, é menos compreendido. As propriedades numéricas têm uma natureza ordenada, onde um número é maior ou menor que outro, o que é diferente de outros tipos de informação. Como os MLs aprendem principalmente a partir de grandes quantidades de texto, eles encontram propriedades numéricas de uma maneira desorganizada, o que levanta a questão sobre se os MLs realmente representam essas propriedades corretamente.
Objetivos da Pesquisa
Nossa meta era determinar como as propriedades numéricas são armazenadas nos modelos de linguagem. Suspeitamos que as propriedades numéricas possam ser encontradas em seções organizadas e de Dimensões mais baixas da estrutura do modelo. A primeira razão para essa ideia é um princípio chave em aprendizado de representação: um modelo vai bem se suas Representações corresponderem à estrutura dos dados. Portanto, se os MLs estão se saindo bem em questões numéricas, é provável que representem as propriedades numéricas de forma adequada.
Nosso segundo argumento se baseia na ideia de que conceitos estão ligados a seções lineares da estrutura de um modelo. Se essa ideia se confirmar, isso pode significar que as propriedades numéricas estão organizadas em áreas lineares dentro dos modelos. Nós nos referimos a essas áreas, independentemente das dimensões, simplesmente como "direções".
Encontrando Direções para Propriedades Numéricas
Como Investigamos
Para entender se essas direções para propriedades numéricas existem, montamos um experimento. Embora um método comum para encontrar estrutura em dados seja a análise de componentes principais (PCA), esse método não é supervisionado e não nos permite direcioná-lo com base nas Saídas do Modelo. Em vez disso, usamos um método chamado regressão de mínimos quadrados parciais, que ajuda a encontrar conexões entre dois conjuntos de dados.
No nosso experimento, o primeiro conjunto de dados inclui as representações de informação dos MLs, e o segundo conjunto consiste nas propriedades numéricas reais que queremos verificar. Por exemplo, ao perguntar sobre o ano de nascimento de Karl Popper, codificamos a solicitação e obtivemos uma representação do ML.
Depois de coletar essas representações e suas respectivas propriedades numéricas, ajustamos um modelo que tinha como objetivo prever as informações numéricas com base nas representações do ML. Isso nos ajuda a verificar quão bem as propriedades numéricas podem ser previstas a partir das seções de baixa dimensão nos MLs.
Resultados da Nossa Investigação
Nossas descobertas indicaram que seções de baixa dimensão nos MLs são de fato capazes de prever propriedades numéricas. Por exemplo, descobrimos que os modelos identificaram seções distintas para várias propriedades numéricas. Essas seções mostraram uma relação clara, onde mudanças em uma propriedade correspondiam com mudanças em outra, confirmando nossa hipótese inicial sobre representação linear.
Ativações nas Saídas do ML
Efeito dasO Que Acontece Quando Mudamos Ativações
Também exploramos se essas direções identificadas realmente afetam as respostas do modelo. Para isso, fizemos alterações nas ativações do modelo e observamos os resultados. A ideia é que uma pequena mudança na ativação deve levar a uma pequena mudança na saída, enquanto uma mudança maior deve criar um deslocamento maior na resposta.
Editamos as ativações do modelo ao longo das direções identificadas e registramos os resultados. Por exemplo, se mudássemos a ativação relacionada a "ano de nascimento", o modelo produziu respostas que variaram de 1902 a anos posteriores, como 1929 ou 1957.
Observações das Nossas Edições
Quando olhamos para como a saída do modelo mudou com base nas seções ativadas, ficou claro que algumas propriedades numéricas mostraram fortes efeitos monotônicos. Isso significa que as mudanças na saída foram consistentes com as mudanças que fizemos nas ativações. Para outras propriedades, a resposta foi menos previsível. Por exemplo, a função do modelo em relação à "população" produziu saltos nos valores, indicando que, embora haja um padrão geral, pode não alinhar-se sempre perfeitamente com a mudança monotônica pretendida.
Implicações das Nossas Descobertas
O Que Aprendemos Sobre Propriedades Numéricas
Nossa pesquisa aponta que os modelos de linguagem não só possuem a capacidade de expressar propriedades numéricas, mas o fazem através de estruturas organizadas e lineares. Os subespaços em que as propriedades numéricas residem oferecem uma maneira sistemática para os MLs lidarem com essas características. Nossas descobertas sugerem que essas direções provavelmente aparecem regularmente durante o treinamento do modelo.
Efeitos Colaterais de Ativar Diferentes Direções
Também estudamos como mudar uma propriedade pode afetar propriedades numéricas não relacionadas. Por exemplo, mudar a saída de um modelo em relação ao "ano de nascimento" poderia também influenciar a saída para outras propriedades, como "ano de morte" ou "população". Isso leva a discussões interessantes sobre a interconexão de diferentes propriedades numéricas dentro do modelo.
Conclusão e Perguntas Finais
Em resumo, nossas descobertas apoiam a ideia de que os modelos de linguagem aprendem representações organizadas de propriedades numéricas, com direções claras que podem ser manipuladas. No entanto, ainda temos muitas perguntas que permanecem sem resposta:
- Que informações específicas as seções de baixa dimensão realmente capturam?
- As diferentes propriedades numéricas compartilham direções de codificação semelhantes? E como podemos refinar nossos métodos para encontrar representações mais específicas?
- Como a qualidade das representações de propriedades numéricas se conecta ao desempenho geral dos modelos de linguagem?
Essa pesquisa representa um passo em direção a uma melhor compreensão de como as propriedades numéricas são representadas nos modelos de linguagem, estabelecendo uma base para investigações ainda mais profundas sobre o funcionamento interno desses sistemas complexos.
Título: Monotonic Representation of Numeric Properties in Language Models
Resumo: Language models (LMs) can express factual knowledge involving numeric properties such as Karl Popper was born in 1902. However, how this information is encoded in the model's internal representations is not understood well. Here, we introduce a simple method for finding and editing representations of numeric properties such as an entity's birth year. Empirically, we find low-dimensional subspaces that encode numeric properties monotonically, in an interpretable and editable fashion. When editing representations along directions in these subspaces, LM output changes accordingly. For example, by patching activations along a "birthyear" direction we can make the LM express an increasingly late birthyear: Karl Popper was born in 1929, Karl Popper was born in 1957, Karl Popper was born in 1968. Property-encoding directions exist across several numeric properties in all models under consideration, suggesting the possibility that monotonic representation of numeric properties consistently emerges during LM pretraining. Code: https://github.com/bheinzerling/numeric-property-repr
Autores: Benjamin Heinzerling, Kentaro Inui
Última atualização: 2024-03-15 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2403.10381
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.10381
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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