Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models - 논문리뷰

https://arxiv.org/abs/2401.06102

Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models

 

이 방식은 출력을 통해서 모델을 이해하려고하네요 

 

 

 

 

 

이 논문 "Patchscopes: A Unifying Framework for Inspecting Hidden Representations of Language Models"는 대형 언어 모델(LLM)의 숨겨진 표현을 해석하기 위한 통합 프레임워크인 "Patchscopes"를 제안합니다. LLM의 내부 표현을 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명하여 모델의 행동을 이해하고 인간 가치와의 정렬을 검증할 수 있는 방법을 제시하고 있습니다.

1. 문제 정의:
   대형 언어 모델이 생성하는 중간 표현이 어떤 정보를 담고 있는지 파악하는 것은, 모델의 행동을 설명하고 제어하는 데 있어 중요한 문제입니다. 기존의 해석 방법들은 특정 레이어의 표현을 모델의 어휘 공간으로 투사하거나 모델의 연산에 개입하여 표현의 중요성을 파악하지만, 이러한 방법들에는 단점이 존재합니다. 예를 들어, 초기 레이어에서 표현이 불안정하거나 표현의 해석력이 부족한 문제가 있습니다.
2. 연구 목표:
   이 논문은 모델의 내부 표현을 텍스트로 설명하기 위해 모델 자체를 활용하는 Patchscopes 프레임워크를 제안했습니다. 이를 통해 LLM의 계산에서 다양한 질문에 대한 답을 얻을 수 있으며, 기존 해석 방법들을 통합하고 새로운 표현 해석 방법을 제시합니다. 예를 들어, 더 강력한 모델을 사용해 작은 모델의 표현을 설명하거나 다단계 추론 오류를 교정하는 기능이 포함됩니다.
3. 방법론 (Patchscopes 프레임워크):
   • Patchscopes는 모델의 특정 레이어에서 얻은 표현을 다른 프롬프트의 추론 경로에 패치하여 해당 표현의 의미를 텍스트로 변환합니다.
   • 이 과정에서 특정 정보가 패치된 표현에서 어떻게 추출될 수 있는지를 확인하기 위해 목표 프롬프트를 설계합니다. 예를 들어, "The capital of X is"와 같은 프롬프트를 사용하여 특정 국가에 대한 정보를 모델에서 추출할 수 있습니다.
   • 다양한 검사 목표에 따라 Patchscopes를 구성할 수 있으며, 이를 통해 기존 해석 방법을 대체하거나 한계를 보완하는 다양한 검사 방법을 제공합니다.
4. 실험 및 결과:
   • 다양한 LLM을 통해 검증하였으며, Patchscopes는 기존 어휘 투사 기반 방법보다 높은 정확도를 보여줬습니다.
   • 속성 추출 실험에서 Patchscopes는 학습 데이터 없이도 기존 방법보다 높은 정확도를 보이며, 모델의 표현이 특정 속성을 잘 유지하는지 확인하는 데 탁월한 성과를 보였습니다.
   • 다단계 추론 실험에서, Patchscopes는 단계별로 오류를 교정하여 기존의 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 방법보다 높은 성능을 보였습니다.
5. 한계점:
   이 방법론은 자가회귀 트랜스포머 기반 모델에 한정되어 있으며, 다른 설정에서의 효과성은 추가 연구가 필요합니다. 또한 패치된 표현이 후속 레이어의 계산에 어떻게 전파되는지에 대한 이해가 필요합니다.

논문의 타당성과 아쉬운 점

Patchscopes는 다양한 기존 해석 방법을 통합할 수 있는 체계적인 접근을 제시하여, 모델의 중간 표현을 보다 효율적으로 해석할 수 있는 가능성을 열어준다는 점에서 타당성이 높습니다. 특히 다단계 추론 오류 교정이나 더 큰 모델을 통한 작은 모델의 해석 등 새로운 가능성을 제시한 점은 매우 신선합니다.

다만, 특정 모델 구조에 의존하고 있으며, 다양한 설정에서의 일반화에 대한 추가 검증이 필요하다는 한계가 있습니다. 또한 목표 프롬프트와 패치된 표현이 모델의 계산 과정에 미치는 영향에 대한 연구가 부족하여, Patchscopes의 정확성과 안정성을 더욱 보강할 수 있는 방안이 요구됩니다.

추후 연구 방향 제안

Patchscopes의 개념을 바탕으로 다양한 설정에서의 모델 해석 연구를 진행할 수 있으며, 특히 모델의 다층적 표현 해석이나 다양한 프롬프트 구성을 통해 감정이나 정서적 맥락을 포착할 수 있는 연구를 발전시킬 수 있을 것입니다.

 

Patchscopes 프레임워크에 대해 좀 더 자세하고 명확하게 설명해줘

Patchscopes 프레임워크는 대형 언어 모델(LLM)의 숨겨진 표현을 해석하기 위해 설계된 모듈형 접근 방식입니다. 이 프레임워크는 모델의 특정 중간 표현을 인간이 이해할 수 있는 자연어 텍스트로 번역하는 역할을 하며, LLM의 다양한 해석 가능성을 확장합니다. 기존의 해석 방법을 통합할 뿐 아니라 다양한 질문에 대한 답을 유연하게 얻을 수 있도록 구성됩니다. 이와 같은 접근 방식으로 Patchscopes는 LLM의 표현을 설명하는 새로운 기능을 제공합니다.

Patchscopes의 주요 개념 및 원리

1. 패칭(Patching): Patchscopes의 핵심은 특정 레이어에서 추출된 중간 표현(hidden representation)을 선택적으로 다른 프롬프트에 패치(patch)하여 주입하는 것입니다. 예를 들어, 모델이 "CEO"라는 단어의 표현을 특정 레이어에서 생성했을 때, 이 표현을 다른 프롬프트에 삽입함으로써 "CEO"가 어떤 맥락으로 해석되는지 탐구할 수 있습니다.
2. 목표 프롬프트(Target Prompt): 패치할 때 사용되는 목표 프롬프트는 해석하고자 하는 정보에 따라 구성됩니다. 예를 들어, 특정 인물의 직업을 추출하려는 경우 “The occupation of X is”와 같은 목표 프롬프트를 사용하여 인물의 직업 정보를 모델에서 자연스럽게 추출해냅니다. 이러한 목표 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 다양한 정보를 해석할 수 있습니다.
3. 구성 요소의 조합: Patchscopes는 모델(M), 소스 프롬프트(S), 목표 프롬프트(T) 등 다양한 요소의 조합을 통해 다채로운 해석 방법을 제공할 수 있습니다. 같은 모델 내에서 패칭하거나, 더 강력한 다른 모델로 패칭할 수도 있습니다. 이 방식은 다른 모델의 역량을 활용해 작은 모델의 중간 표현을 보다 정교하게 설명하는 데 유용합니다.

Patchscopes 구성 단계

Patchscopes의 프레임워크는 다음과 같은 단계를 거쳐 적용됩니다.

1. 소스 프롬프트 실행 (Step 1): 먼저, 해석하고자 하는 소스 프롬프트를 모델에 입력하여 중간 표현을 생성합니다. 이때 생성된 중간 표현은 특정 레이어나 위치에 담긴 정보로, 해석할 정보를 포함하고 있습니다.
2. 표현 변환 (Step 2): 생성된 중간 표현을 목표 표현에 맞게 변환합니다. 이 변환은 단순히 원래 표현을 그대로 사용하는 경우부터 선형 변환이나 비선형 변환을 적용하는 방법까지 다양합니다.
3. 패칭 및 목표 프롬프트 실행 (Step 3): 소스 표현을 목표 프롬프트의 특정 위치에 패치한 후, 목표 프롬프트를 모델에 입력하여 그에 대한 출력을 생성합니다. 이를 통해 원래 소스 표현이 목표 프롬프트에서 어떻게 설명될 수 있는지를 확인할 수 있습니다.
4. 해석 및 출력 (Step 4): 최종적으로 모델의 출력을 분석하여 소스 프롬프트가 어떻게 해석되었는지 확인합니다. 예를 들어, 특정 단어의 의미가 목표 프롬프트에서 어떤 방식으로 표현되는지 혹은 특정 정보가 패치된 표현에서 제대로 드러나는지를 분석합니다.

Patchscopes의 예시와 응용

• 다중 토큰 식별: "CEO"와 같은 단어를 다른 문장에서 특정 토큰으로 바꿔 패칭해보면, 해당 단어가 다른 문맥에서 어떻게 해석되는지를 볼 수 있습니다. 예를 들어, "The CEO of X is"와 같은 목표 프롬프트에서 "X"의 CEO 이름을 추출하여 모델이 인식하는 CEO 역할을 해석할 수 있습니다.
• 속성 추출: 모델의 표현에서 특정 객체의 속성(예: 인물의 직업, 국가의 수도)을 추출할 수 있습니다. 이는 사전 훈련된 모델의 속성을 그대로 유지할 수 있으면서도, 이를 개별적으로 해석할 수 있게 합니다.
• 다단계 추론 오류 교정: Patchscopes는 다단계 논리적 추론에서 발생할 수 있는 오류를 교정하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 두 단계 이상의 논리 추론이 필요한 경우, 각각의 중간 결과를 다시 패칭하여 오류를 줄일 수 있습니다.

Patchscopes의 장점

1. 해석력 강화: Patchscopes는 모델의 중간 표현을 텍스트로 번역하여 기존 해석 방법보다 훨씬 더 설명력이 높은 해석을 제공합니다.
2. 데이터 불필요: 훈련 데이터 없이도 다양한 속성을 효과적으로 추출할 수 있습니다.
3. 유연한 설계: 각 구성 요소를 조합하여 다양한 해석 방법을 구현할 수 있으며, 특정 정보나 맥락에 맞게 자유롭게 조정할 수 있습니다.

Patchscopes는 다양한 모델에서 중간 표현을 유연하게 해석하고 교정할 수 있는 도구로, 앞으로 LLM의 해석 연구에 큰 기여를 할 수 있는 가능성을 열어줍니다.

 

그럼 파라미터를 보기 보다는 그냥 출력으로써 해석을 해보겠다는 건가?

네, 맞습니다. Patchscopes는 파라미터나 수학적 함수보다는 모델의 출력 형태로 내부 표현을 해석하는 접근 방식입니다. 즉, Patchscopes는 모델의 중간 표현을 다른 프롬프트에 패치하여 그 결과로 나온 출력을 분석함으로써 내부 표현에 담긴 정보를 인간이 이해할 수 있는 자연어로 설명하고자 합니다.

이 방식은 기존의 해석 방법과 몇 가지 차별점을 가집니다:

1. 자연어 텍스트를 통한 해석: Patchscopes는 모델이 생성한 텍스트 출력을 사용하여 중간 표현을 설명합니다. 모델 내부의 추상적인 벡터 표현이나 개별 파라미터를 직접적으로 해석하는 대신, 출력되는 텍스트를 통해 모델이 특정 표현을 어떻게 이해하고 있는지를 간접적으로 파악합니다. 이를 통해 인간이 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 모델의 행동을 설명할 수 있습니다.
2. 목표 프롬프트의 유연성: 파라미터를 직접적으로 조작하거나 분석하는 것이 아니라, 목표 프롬프트를 조정하여 모델의 특정 표현이 어떻게 해석되는지 알아볼 수 있습니다. 예를 들어, "The capital of X is"와 같은 프롬프트를 통해 모델이 특정 국가와 그 수도와의 관계를 인식하는 방식을 탐구할 수 있습니다.
3. 보다 직관적인 해석 가능성: 수학적 파라미터나 모델의 뉴럴 네트워크 구조보다는 출력된 텍스트가 인간이 이해할 수 있는 자연어이기 때문에 모델의 내적 이해를 보다 직관적으로 설명할 수 있습니다. 이는 복잡한 모델 구조를 파악하지 않고도 모델의 의사결정 과정을 이해하는 데 도움을 줍니다.

요약하자면, Patchscopes는 출력 형태를 통해 모델 내부의 의미를 해석하는 접근 방식으로, 파라미터 분석 대신 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 모델이 학습한 정보를 드러내는 데 중점을 두고 있습니다.