神経科学に着想を得たシナプス刈り込みによる大規模言語モデルの原理解明

一方、機械学習の研究においても、プルーニン言語モデルが大規模化し、高度な言語能力を獲得グ(刈り込み)という技術があり、こちらは量子化していくにつれ、モデルの内部処理は更にブラック(Quantize)や蒸留(Distillation)などと並んでモデルをボックス化している。これに対して近年の言語モデ軽量化することを目的とした手法の代表的なものでルの説明性は、内部情報を直接取得し解釈するといある。プルーニングは自然言語処理モデルにおいてうよりはむしろ、入力プロンプトに対するモデルのも有効であり、現在盛んに研究されている大規模言振る舞いをもって担保する傾向にある。そこで本研語モデルにおいても様々なアルゴリズムを通じて適究では、大規模言語モデルの新たな説明手法として用可能である[4]。機械学習におけるプルーニングプルーニングを利用した方法を提案する。意図的には、脳機能におけるシナプス刈り込みとは異なる形モデルを損傷させ、その振る舞いの変化を定量的にではあるが、自然言語処理技術の発展に貢献する重評価することで、モデルの内部処理についての示唆要な技術である。を得ることを目的とする。実験の結果、モデルをプ本研究では、本来モデルを軽量化するための工学ルーニングする際には、対象とするレイヤーによっ的手法であるプルーニングを、モデルの説明手法とてベンチマークでの性能に影響が出るかどうかが異して利用する方法を提案する。これは、脳においてなる可能性が示唆された。シナプス刈り込みの異常(過剰や不足)が一部の精神疾患の原因となっている可能性があることに着想