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GPT and Prejudice: A Sparse Approach to Understanding Learned Representations in Large Language Models

Created by
  • Haebom

作者

Mariam Mahran, Katharina Simbeck

概要

大規模言語モデル(LLM)の解釈の可能性を高めるために、ジェーンオースティンの小説を学習したGPTスタイル変換モデルに希少自動エンコーダ(SAE)を適用して、モデル表現と学習データ内の構造、トピック、および偏向を分析しました。その結果、性別、階層、社会的義務などの重要な物語や概念を反映した解釈可能な特徴を発見しました。

Takeaways、Limitations

LLMとSAEの組み合わせにより、複雑なデータセットのスケーラブルなナビゲーションを可能にします。
学習データ内の偏りを発見し,モデルの解釈の可能性を高める新しい方法を提示する。
ジェーンオースティンの小説と呼ばれる特定のドメインに限定されており、他のデータセットの一般化の可能性についてはさらなる研究が必要です。
SAEの訓練と解釈プロセスの複雑さのため、実際の適用に困難がある可能性があります。
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