Towards Measuring Representational Similarity of Large Language Models

📄 arXiv: 2312.02730v1 📥 PDF

作者: Max Klabunde, Mehdi Ben Amor, Michael Granitzer, Florian Lemmerich

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2023-12-05

备注: Extended abstract in UniReps Workshop @ NeurIPS 2023

💡 一句话要点

通过表征相似性度量评估大型语言模型之间的差异性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 表征相似性 模型评估 模型选择 知识表示

📋 核心要点

  1. 现有大量LLM，但缺乏有效手段评估它们之间的相似性，这阻碍了模型选择和潜在的非法模型复用检测。
  2. 本文提出使用表征相似性度量来评估LLM之间的相似性，通过比较模型内部表征的差异来判断模型间的差异。
  3. 实验结果表明，不同LLM之间存在显著差异，同时也指出了表征相似性度量方法在应用中存在的挑战。

📝 摘要（中文）

为了更好地理解大量发布的大型语言模型（LLM）之间的相似性，本文提出了一种表征相似性度量方法。这种方法可以用于简化模型选择、检测非法模型重用，并加深我们对LLM良好性能原因的理解。本文使用该方法测量了一组具有70亿参数的LLM的表征相似性。实验结果表明，某些LLM与其他LLM存在显著差异。同时，研究也揭示了使用表征相似性度量时面临的挑战，强调需要仔细研究相似性得分，以避免得出错误的结论。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何量化评估不同大型语言模型（LLM）之间表征相似性的问题。现有方法可能无法有效捕捉LLM之间细微的差异，或者计算复杂度过高，难以应用于大规模LLM的比较。此外，如何解释表征相似性度量的结果，避免得出错误的结论也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是通过比较不同LLM在处理相同输入时产生的内部表征的相似程度，来判断这些LLM在功能和行为上的相似性。如果两个LLM对于相同的输入产生相似的表征，则认为它们在某种程度上是相似的。这种方法避免了直接比较模型的参数，而是关注模型在实际应用中的行为。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1. 选择一组具有代表性的LLM；2. 准备一组输入数据，用于激活这些LLM；3. 对于每个LLM，记录其在不同层的内部表征；4. 使用表征相似性度量方法（如Centered Kernel Alignment (CKA)）计算不同LLM之间表征的相似性得分；5. 分析相似性得分，识别LLM之间的差异和相似之处。

关键创新：论文的关键创新在于将表征相似性度量方法应用于大规模LLM的比较。虽然表征相似性度量方法在其他领域已经有所应用，但将其应用于LLM的比较仍然面临着许多挑战，例如如何选择合适的表征层、如何处理高维表征数据、如何解释相似性得分等。论文通过实验探索了这些问题，并提出了一些解决方案。

关键设计：论文的关键设计包括：1. 选择具有70亿参数的LLM作为研究对象，以便在计算复杂度和模型性能之间取得平衡；2. 使用Centered Kernel Alignment (CKA)作为表征相似性度量方法，因为它具有良好的理论性质和计算效率；3. 仔细分析相似性得分，并结合其他信息（如模型架构、训练数据等）来解释结果，避免得出错误的结论。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是参数规模相同的LLM，其表征也可能存在显著差异。这表明模型架构、训练数据和训练方法等因素对LLM的行为具有重要影响。此外，研究还发现，使用表征相似性度量时需要仔细考虑相似性得分的解释，以避免得出错误的结论。例如，高相似性得分并不一定意味着两个LLM在所有方面都是相似的。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如帮助用户选择最适合其需求的LLM，检测LLM的非法重用或抄袭行为，以及深入理解LLM的内部工作机制。此外，该方法还可以用于指导LLM的训练和优化，提高模型的性能和泛化能力。未来的研究可以探索如何将该方法应用于更大规模的LLM，以及如何结合其他信息来提高表征相似性度量的准确性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Understanding the similarity of the numerous released large language models (LLMs) has many uses, e.g., simplifying model selection, detecting illegal model reuse, and advancing our understanding of what makes LLMs perform well. In this work, we measure the similarity of representations of a set of LLMs with 7B parameters. Our results suggest that some LLMs are substantially different from others. We identify challenges of using representational similarity measures that suggest the need of careful study of similarity scores to avoid false conclusions.