本論文は、大規模言語モデルにおいて、より抽象的な概念がより深い層で学習されるという現象を「概念の深さ」として定義し、実験的に分析したものである。
具体的には以下の点が明らかになった:
異なるタイプの概念(事実、感情、推論)に対して、モデルは異なる深さの層で最適な性能を発揮する。単純な概念は浅い層で、複雑な概念は深い層で学習される。
同じモデルシリーズでは、モデルサイズが大きいほど、より浅い層で概念を学習できる。
同程度のパラメータ数のモデル間でも、概念学習の最適な深さが異なる場合がある。これは、モデルが概念を学習する方法が多様であることを示唆している。
ノイズの付加や量子化によって、モデルの概念学習が遅れる。16ビットの量子化までは性能に大きな影響はないが、それ以下では性能が大きく低下する。
本研究の知見は、大規模言語モデルの内部表現の解釈性向上や、効率的な推論のための最適化に役立つと考えられる。
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by Mingyu Jin,Q... às arxiv.org 04-11-2024
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