tgoop.com/abstractDL/225
Last Update:
MEMIT: Где именно GPT хранит свои знания? (by MIT)
Оказалось, что память у трансформеров находится в feed-forward части, а точнее в последнем слое некоторых MLP. При этом все факты можно довольно легко изменять без вреда для остальных знаний и навыков модели.
Авторы придумали хитрый способ как определить место внутри модели, связанное с отдельной ассоциацией. Для этого они берут текст нужного факта, зашумляют эмбеддинги его токенов и смотрят какой фрагмент модели наиболее подвержен влиянию такого искажения — всегда оказывается, что это один из feed-forward слоёв.
А для подмены факта необходимо внести небольшие изменения в выходную матрицу найденного MLP (rank-one modification), основываясь на желаемом аутпуте для этого слоя. Такой подход работает надёжнее, чем файнтюнинг, ведь если долго учить GPT тексту «Лувр находится в Париже» — то она может начать говорить, что и Статуя Свободы, и Кремль, и вообще всё остальное тоже находится в Париже.
Авторы смогли запихнуть десятки тысяч фактов из Wikidata внутрь GPT-J и подготовили демо, где можно наблюдать за внутренним «развитием» ассоциаций в модели от слоя к слою.
Статья, GitHub, демо, colab
BY AbstractDL
Share with your friend now:
tgoop.com/abstractDL/225