Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

CogSteer: Cognition-Inspired Selective Layer Intervention for Efficiently Steering Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Xintong Wang, Jingheng Pan, Liang Ding, Longyue Wang, Longqin Jiang, Xingshan Li, Chris Biemann

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 해석성 부족 문제를 해결하기 위해, 눈 움직임 측정을 이용한 인지 관점에서 LLM의 내적 메커니즘을 조사합니다. 인간의 인지 지표와 LLM 표현 간의 계층별 상관관계를 분석하여, LLM의 의미를 조절하기 위한 최적의 조정 계층을 선택하는 휴리스틱 접근 방식을 제안합니다. 기존의 모든 계층 또는 최종 계층만 조정하는 매개변수 효율적인 미세 조정 방법을 기반으로 효율적인 선택적 계층 개입을 도입하고, 추론 중 암시적 계층 대조 개입을 통해 유해한 출력을 방지합니다. GPT-2, Llama2-7B, Mistral-7B에 대한 자연어 이해, 추론 및 생성 작업에 대한 광범위한 실험을 통해 접근 방식의 효과성과 효율성을 입증하며, 모델에 독립적인 프레임워크로서 LLM의 해석성을 향상시키고 안전한 배포를 위한 효율성을 높입니다.

시사점, 한계점

시사점:
눈 움직임 측정을 통한 인지 관점의 LLM 분석으로 해석성 향상에 기여.
최적의 조정 계층을 선택하는 휴리스틱 접근 방식 제시 및 효율적인 선택적 계층 개입 방법 제안.
유해한 출력을 방지하는 암시적 계층 대조 개입 방법 제시.
모델에 독립적인 프레임워크로 다양한 LLM에 적용 가능.
LLM의 안전한 배포를 위한 효율성 향상.
한계점:
눈 움직임 측정에 기반한 인지적 해석의 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
제안된 휴리스틱 접근 방식의 최적화 및 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요.
특정 LLM에 대한 실험 결과를 다른 LLM로 일반화하는 데 대한 한계.
암시적 계층 대조 개입의 효과에 대한 더욱 심도 있는 분석 필요.
👍