Sondage des Modèles de Langue sur leur Source de Connaissance
Zineddine Tighidet, Andrea Mogini, Jiali Mei, Patrick Gallinari, Benjamin Piwowarski
Résumé : Les grands modèles de langue (GML) sont souvent confrontés à des conflits entre leurs connaissance interne (connaissance paramétrique, CP) et la connaissance externe fournie pendant l'inférence (connaissance contextuelle, CC). Comprendre comment les GML priorisent une source de connaissance par rapport à l'autre reste un défi. Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre de sondage pour explorer les mécanismes régissant la sélection entre CP et CC dans les GML. En utilisant des prompts contrôlées conçues pour contredire la CP du modèle, nous démontrons que des activations spécifiques du modèle sont indicatives de la source de connaissance employée. Nous évaluons ce cadre sur divers GML de différentes tailles et démontrons que les activations des couches intermédiaires, en particulier celles liées aux relations dans l'entrée, sont cruciales pour prédire la sélection de la source de connaissances, ouvrant la voie à des modèles plus fiables capables de gérer efficacement les conflits de connaissances.
Mots clés : Interprétabilité, Transformers, Connaissance des modèles de langue