LLM為何頻頻翻車算術(shù)題？最新研究追蹤單個神經(jīng)元，「大腦短路」才是根源

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關(guān)鍵字：神經(jīng)元,模型,算術(shù),啟發(fā)式,算法
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：peter東喬楊
【新智元導(dǎo)讀】大模型在數(shù)學(xué)問題上的表現(xiàn)不佳，原因在于采取啟發(fā)式算法進行數(shù)算的，通過定位到多層感知機（MLP）中的單個神經(jīng)元，可以對進行數(shù)算的具體過程進行解釋。由于缺少對運行邏輯的解釋，大模型一向被人稱為「黑箱」，但近來的不少研究已能夠在單個神經(jīng)元層面上解釋大模型的運行機制。
例如Claude在2023年發(fā)表的一項研究，將大模型中大約500個神經(jīng)元分解成約4000個可解釋特征。
而10月28日的一項研究，以算術(shù)推理作為典型任務(wù)，借鑒類似的研究方法，確定了大模型中的一個模型子集，能解釋模型大部分的基本算術(shù)邏輯行為。
論文地址：https://arxiv.org/abs/2410.21272
該研究首先定位了Llama3-8B/70B, Pythia-6.9B及GPT-J四個模型中負(fù)責(zé)算術(shù)計算的模型子集。
如圖1所示，少數(shù)注意力頭對大模型面對算術(shù)問題的正確率有顯著影響。第一個 MLP（多層感知機）明顯影響操作數(shù)和操作符位置，而中間層和后期層的 MLP 將token信息投影到最后位置，提升正確答案的出現(xiàn)概率。
圖1：Llama3-8B中發(fā)現(xiàn)算術(shù)相

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