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English(EN) Sketching Language Models for Context Attribution

新算法可有效估计语言模型上下文归因

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新算法，可有效估计语言模型的上下文归因。该方法将所需的模型评估次数从 n 大幅减少到约 sqrt(log(1/epsilon))/epsilon，同时保持较低的错误率。该算法利用应用于算术电路和反向传播的草图技术，改进了需要更多评估次数的现有方法。这项工作还包括一个理论下界，以证明所提出方法的最佳性。 AI

影响 这项研究提供了一种更有效的方法来理解提示的特定部分如何影响语言模型的输出，从而有可能提高模型的解释性和调试能力。

排序理由 该条目在一篇研究论文中描述了一种用于语言模型上下文归因的新算法和理论界限。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    为上下文归因而设计的语言模型草图

    Context attribution asks how removing parts of a prompt changes a language model's output. We study leave-one-out (LOO) attribution for a prompt of $n$ tokens and a fixed measurement function. Computing all LOO values directly requires $n$ model evaluations. Under a stability ass…

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