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Layers at Similar Depths Generate Similar Activations Across LLM Architectures

Created by
  • Haebom

저자

Christopher Wolfram, Aaron Schein

개요

본 논문은 독립적으로 훈련된 24개의 오픈-웨이트 대규모 언어 모델(LLM)의 활성화를 통해 유도된 최근접 이웃 관계를 연구합니다. 각 모델 내 여러 레이어에서 최근접 이웃 관계가 다르게 나타나며(Claim 1), 서로 다른 모델의 상응하는 레이어 간에는 최근접 이웃 관계가 공유되는 경향이 있음을 발견했습니다(Claim 2). 이는 LLM이 레이어별로 활성화 기하학의 진행 과정을 생성하지만, 이러한 전체 진행 과정은 모델 간에 크게 공유되고, 서로 다른 아키텍처에 맞게 늘어나거나 압축된다는 것을 시사합니다.

시사점, 한계점

시사점:
독립적으로 훈련된 LLM들 간에 레이어별 활성화 기하학의 상당한 공유가 존재함을 밝힘.
LLM의 내부 표현에 대한 이해를 심화시키고, 모델 비교 및 이전에 대한 새로운 관점을 제공.
다양한 LLM 아키텍처 간의 일반적인 특징을 파악하여 모델 설계 및 개선에 활용 가능성 제시.
한계점:
연구에 사용된 LLM의 수(24개)가 상대적으로 제한적일 수 있음.
오픈-웨이트 LLM에 국한된 연구로, 다른 유형의 LLM에 대한 일반화 가능성은 제한적일 수 있음.
최근접 이웃 관계의 공유 정도 및 메커니즘에 대한 더 자세한 분석이 필요할 수 있음.
"stretched and squeezed" 와 같은 개념이 정량적으로 측정되지 않고 정성적으로 설명되어 있음.
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