論文の概要: Sparse Autoencoders Enable Scalable and Reliable Circuit Identification in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12522v1
• Date: Tue, 21 May 2024 06:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:08:52.847642
• Title: Sparse Autoencoders Enable Scalable and Reliable Circuit Identification in Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルにおけるスケーラブルで信頼性の高い回路同定を可能にするスパースオートエンコーダ
• Authors: Charles O'Neill, Thang Bui,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルにおける解釈可能な回路を発見するための,効率的かつ堅牢な手法を提案する。 本稿では, 慎重に設計した正負の例に対して, スパースオートエンコーダを訓練する。 本研究は,スケーラブルかつ効率的な機械的解釈性を実現するための離散スパースオートエンコーダの実現を示唆するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an efficient and robust method for discovering interpretable circuits in large language models using discrete sparse autoencoders. Our approach addresses key limitations of existing techniques, namely computational complexity and sensitivity to hyperparameters. We propose training sparse autoencoders on carefully designed positive and negative examples, where the model can only correctly predict the next token for the positive examples. We hypothesise that learned representations of attention head outputs will signal when a head is engaged in specific computations. By discretising the learned representations into integer codes and measuring the overlap between codes unique to positive examples for each head, we enable direct identification of attention heads involved in circuits without the need for expensive ablations or architectural modifications. On three well-studied tasks - indirect object identification, greater-than comparisons, and docstring completion - the proposed method achieves higher precision and recall in recovering ground-truth circuits compared to state-of-the-art baselines, while reducing runtime from hours to seconds. Notably, we require only 5-10 text examples for each task to learn robust representations. Our findings highlight the promise of discrete sparse autoencoders for scalable and efficient mechanistic interpretability, offering a new direction for analysing the inner workings of large language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散スパースオートエンコーダを用いた大規模言語モデルにおける解釈可能な回路の探索手法を提案する。 提案手法は,計算複雑性とハイパーパラメータに対する感度という,既存の手法の限界に対処する。 モデルでは, 正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の正の 学習したアテンションヘッドの出力の表現は、ヘッドが特定の計算に関わったときにシグナルとなると仮定する。 学習した表現を整数符号に分解し、各ヘッドの正の例に特有の符号間の重なりを計測することにより、高価なアブレーションやアーキテクチャ変更を必要とせずに、回路にかかわるアテンションヘッドの直接同定を可能にする。 提案手法は, 直接オブジェクト識別, より高次比較, ドクストリング完了という3つのよく研究されたタスクにおいて, 動作時間を数時間から数秒に短縮しつつ, 現状のベースラインに比べて高い精度とリコールを実現する。 特に、ロバストな表現を学習するためには、各タスクに5から10のテキスト例しか必要としません。 本研究は,大規模言語モデルの内部動作を解析するための新たな方向性を提供するため,スケーラブルで効率的な機械的解釈性を実現するための離散スパースオートエンコーダの約束を強調した。

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