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Large Language Models: Origins of Linear Representations


핵심 개념
High-level semantic concepts are encoded linearly in large language models due to the next token prediction objective and the implicit bias of gradient descent.
요약
Recent works argue that high-level semantic concepts are encoded linearly in large language models. Linear representations are promoted by the next token prediction objective and the implicit bias of gradient descent. The latent variable model abstracts concept dynamics for analysis. Log-odds matching and gradient descent bias contribute to linear representations. Experiments confirm linear representations in simulated data and LLaMA-2. Orthogonality of representations is observed in separated concepts. Multilingual embedding and Winograd Schema experiments validate theoretical predictions. Connection to causal representation learning and related literature.
통계
"Linear representations emerge when learning from data matching the latent variable model."
인용구
"Linear representations emerge when learning from data matching the latent variable model."

에서 추출된 핵심 인사이트

by Yibo Jiang,G... 에서 arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03867.pdf
On the Origins of Linear Representations in Large Language Models

더 깊은 문의

질문 1

언어 모델에서의 선형 표현이 해석 가능성에 어떤 영향을 미치나요? 언어 모델에서의 선형 표현은 해석 가능성을 증가시킵니다. 선형 표현은 모델이 단어나 문장의 의미를 보다 명확하게 인코딩할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 선형 구조는 특정 개념이나 의미적 요소가 모델의 잠재적 표현 공간에서 어떻게 배치되는지를 더 잘 이해할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 특정 단어나 문구가 특정 개념과 어떻게 연결되는지를 파악할 수 있으며, 이는 모델의 예측 및 의사 결정을 더 잘 이해하고 해석할 수 있도록 도와줍니다.

질문 2

선형 표현을 촉진하기 위해 로그 오즈 일치에 의존하는 것의 한계는 무엇인가요? 로그 오즈 일치는 선형 표현을 촉진하는 데 유용하지만 일부 제한 사항이 있습니다. 로그 오즈 일치는 모든 조건에 대해 일치해야 하기 때문에 실제 데이터에서는 이상적인 상황이 아닐 수 있습니다. 또한 로그 오즈 일치는 모든 조건에 대해 정확한 확률을 학습해야 하므로 모델이 복잡한 데이터에서 선형 구조를 완벽하게 학습하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 따라서 로그 오즈 일치만으로는 선형 표현을 촉진하는 데 제한이 있을 수 있습니다.

질문 3

언어 모델에서의 선형 표현에 대한 연구 결과를 다른 영역에 어떻게 적용할 수 있나요? 언어 모델에서의 선형 표현에 대한 연구 결과는 다른 영역에도 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전이나 음성 인식과 같은 영역에서도 선형 표현은 해석 가능성을 향상시키고 모델의 의사 결정을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 또한 선형 표현은 다양한 응용 프로그램에서 모델의 성능을 향상시키고 효율적인 특성 추출을 가능하게 할 수 있습니다. 이러한 연구 결과는 다양한 분야에서 모델의 해석 가능성과 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다.
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