A Question on the Explainability of Large Language Models and the Word-Level Univariate First-Order Plausibility Assumption

📄 arXiv: 2403.10275v1 📥 PDF

作者: Jeremie Bogaert, Francois-Xavier Standaert

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-15

备注: 7 pages, 10 figures, Accepted and presented at AAAI 2024 (ReLM workshop)

💡 一句话要点

提出统计方法以评估大语言模型的可解释性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 可解释性 统计分析 信号与噪声 模型比较 自然语言处理 机器学习

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大语言模型的解释性受到训练随机性的影响，导致解释的可靠性和有效性受到质疑。
  2. 方法要点：提出统计定义来表征解释的信号、噪声及信噪比，从而分析不同模型的解释能力。
  3. 实验或效果：发现简单特征模型的解释信号更强、噪声更少，相较于变换器模型具有更好的解释性。

📝 摘要（中文）

近年来，大语言模型的解释性被发现对训练过程中使用的随机性敏感，因此需要对这种敏感性进行表征。本文提出了一种表征方法，质疑为此类模型提供简单且信息丰富的解释的可能性。为此，我们给出了解释信号、噪声和信噪比的统计定义。我们强调，在分析词级单变量解释的典型案例研究中，基于简单特征的模型的解释信号更强、噪声更少，相较于变换器模型。随后，我们讨论了通过替代信号和噪声定义来改进这些结果的可能性，同时质疑其对读者的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型的可解释性问题，现有方法在面对训练随机性时，解释的可靠性和有效性受到影响。

核心思路：论文提出了一种统计方法，通过定义信号、噪声和信噪比，来分析和比较不同模型的解释能力，质疑简单有效的解释是否可能。

技术框架：整体架构包括对模型输出的解释进行统计分析，主要模块包括信号和噪声的定义、信噪比的计算以及对不同模型的比较分析。

关键创新：最重要的创新在于提出了针对大语言模型的解释性的新统计定义，强调了简单特征模型在解释性上的优势，与传统方法相比，提供了更深入的分析视角。

关键设计：在技术细节上，论文对信号和噪声的定义进行了严格的统计描述，并通过案例研究验证了这些定义的有效性，确保了分析结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于简单特征的模型在解释性上表现优于变换器模型，信号强度更高且噪声更低。这一发现为模型选择和解释提供了新的依据，推动了可解释性研究的深入。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的模型解释、机器学习模型的透明性提升以及人机交互中的可解释性设计。通过提供更可靠的解释性分析，能够增强用户对模型决策的信任，促进更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

The explanations of large language models have recently been shown to be sensitive to the randomness used for their training, creating a need to characterize this sensitivity. In this paper, we propose a characterization that questions the possibility to provide simple and informative explanations for such models. To this end, we give statistical definitions for the explanations' signal, noise and signal-to-noise ratio. We highlight that, in a typical case study where word-level univariate explanations are analyzed with first-order statistical tools, the explanations of simple feature-based models carry more signal and less noise than those of transformer ones. We then discuss the possibility to improve these results with alternative definitions of signal and noise that would capture more complex explanations and analysis methods, while also questioning the tradeoff with their plausibility for readers.