論文の概要: Challenges in Mechanistically Interpreting Model Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03855v2
• Date: Thu, 11 Jul 2024 18:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 05:27:26.223105
• Title: Challenges in Mechanistically Interpreting Model Representations
• Title（参考訳）: モデル表現の機械的解釈の課題
• Authors: Satvik Golechha, James Dao,
• Abstract要約: 機械的解釈可能性(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。 これまでの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きた。 我々は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、Mistral-7B-Instruct-v0.1における不完全表現の探索的研究を行う。
• 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 important for safety and trust are not that trivial, which advocates for the study of hidden representations inside these networks as the unit of analysis. We formalize representations for features and behaviors, highlight their importance and evaluation, and perform an exploratory study of dishonesty representations in `Mistral-7B-Instruct-v0.1'. We justify that studying representations is an important and under-studied field, and highlight several challenges that arise while attempting to do so through currently established methods in MI, showing their insufficiency and advocating work on new frameworks for the same.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(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。 これまでの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きた。 しかし、安全と信頼のために重要な能力の多くはそれほど簡単ではないため、分析単位としてこれらのネットワーク内の隠れ表現の研究を提唱している。 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,「ミストラル7B-インストラクト-v0.1」における不当表現の探索的研究を行う。 我々は,表現の学習が重要かつ未研究の分野であることを正当化し,現在MIで確立されている手法を通じて実現しようとしているいくつかの課題を強調し,その不十分さを示し,新しいフレームワークの開発を提唱する。

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