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Este artículo propone un nuevo marco para mejorar la explicabilidad de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) que realizan inferencias de múltiples pasos mediante la inducción de Cadena de Pensamiento (CoT). A diferencia de estudios previos que se centran principalmente en las propiedades locales a nivel de token, este artículo presenta un marco de transición con conciencia de estado que abstrae el proceso de inferencia CoT en dinámicas latentes estructuradas. Cada paso de la inferencia se representa mediante el análisis espectral de incrustaciones a nivel de token y se agrupa en estados latentes semánticamente coherentes. Para caracterizar la estructura general de la inferencia, modelamos la progresión del proceso de inferencia como una cadena de Markov, demostrando un proceso de inferencia estructurado e interpretable. Esta abstracción facilita diversos análisis, como la identificación de roles semánticos, la visualización de patrones temporales y la evaluación de la consistencia.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Un nuevo enfoque para comprender los roles y transiciones semánticas de alto nivel en los procesos de inferencia de CoT.
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Más allá del análisis a nivel de token, es posible comprender la estructura y el flujo general del proceso de inferencia.
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Admite diversos análisis, incluida la identificación de roles semánticos, la visualización de patrones temporales y la evaluación de la consistencia.
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Mejorar la explicabilidad de los procesos de razonamiento de LLM
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Limitations:
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Se necesitan más experimentos y verificación del rendimiento y la capacidad de generalización del marco propuesto.
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El análisis de sensibilidad es necesario para la configuración de parámetros en los procesos de análisis espectral y agrupamiento.
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Es necesario revisar la aplicabilidad y escalabilidad a tipos complejos y diversos de procesos de inferencia.
