論文の概要: Position Paper: Toward New Frameworks for Studying Model Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03855v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 10:06:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 15:32:56.270477
• Title: Position Paper: Toward New Frameworks for Studying Model Representations
• Title（参考訳）: ポジションペーパー:モデル表現研究の新しい枠組みに向けて
• Authors: Satvik Golechha, James Dao
• Abstract要約: 文献レビューを行い、特徴と行動の表現を形式化し、その重要性と評価を強調し、表現の機械的解釈可能性に関する基礎的な調査を行う。 我々は、表現を研究することは重要かつ未研究の分野であり、現在MIで確立されている方法では表現を理解するのに十分でないという立場を正当化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Mechanistic interpretability (MI) aims to understand AI models by reverse-engineering the exact algorithms neural networks learn. Most works in MI so far have studied behaviors and capabilities that are trivial and token-aligned. However, most capabilities are not that trivial, which advocates for the study of hidden representations inside these networks as the unit of analysis. We do a literature review, formalize representations for features and behaviors, highlight their importance and evaluation, and perform some basic exploration in the mechanistic interpretability of representations. With discussion and exploratory results, we justify our position that studying representations is an important and under-studied field, and that currently established methods in MI are not sufficient to understand representations, thus pushing for the research community to work toward new frameworks for studying representations.
• Abstract（参考訳）: mechanistic interpretability (mi)は、ニューラルネットワークが学習する正確なアルゴリズムをリバースエンジニアリングすることで、aiモデルを理解することを目的としている。 MIにおけるほとんどの研究は、自明でトークンに整合した振る舞いと能力を研究しています。 しかし、ほとんどの能力はそれほど自明ではなく、分析の単位としてこれらのネットワーク内の隠れた表現の研究を提唱している。 文献レビューを行い、特徴と行動の表現を形式化し、その重要性と評価を強調し、表現の機械的解釈可能性に関する基礎的な調査を行う。 議論と探索の結果から,表現研究は重要かつ未研究の分野であり,現在MIで確立されている手法では表現の理解が不十分である,という立場を正当化し,表現研究の新たな枠組みに向けて研究コミュニティを推し進める。

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