論文の概要: Provable Guarantees for Model Performance via Mechanistic Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11779v3
• Date: Wed, 19 Jun 2024 07:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 00:57:29.920642
• Title: Provable Guarantees for Model Performance via Mechanistic Interpretability
• Title（参考訳）: 機械的解釈可能性によるモデル性能の保証
• Authors: Jason Gross, Rajashree Agrawal, Thomas Kwa, Euan Ong, Chun Hei Yip, Alex Gibson, Soufiane Noubir, Lawrence Chan,
• Abstract要約: 本稿では,モデル性能に関する形式的保証を導出し,コンパクトに証明するために,機械的解釈可能性を用いることを提案する。 提案手法は, 最大K$タスクで訓練した151個の小型変圧器の精度について, 下限を正式に証明して試作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4197963050877802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose using mechanistic interpretability -- techniques for reverse engineering model weights into human-interpretable algorithms -- to derive and compactly prove formal guarantees on model performance. We prototype this approach by formally proving lower bounds on the accuracy of 151 small transformers trained on a Max-of-$K$ task. We create 102 different computer-assisted proof strategies and assess their length and tightness of bound on each of our models. Using quantitative metrics, we find that shorter proofs seem to require and provide more mechanistic understanding. Moreover, we find that more faithful mechanistic understanding leads to tighter performance bounds. We confirm these connections by qualitatively examining a subset of our proofs. Finally, we identify compounding structureless noise as a key challenge for using mechanistic interpretability to generate compact proofs on model performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,モデル性能の形式的保証を導出し,コンパクトに証明するために,機械的解釈可能性 (リバースエンジニアリングモデルウェイトを人間解釈可能なアルゴリズムに変換する技術) を用いることを提案する。 提案手法は, 最大K$タスクで訓練した151個の小型変圧器の精度について, 下限を正式に証明して試作する。 我々は,コンピュータ支援型証明戦略を102種類作成し,それぞれのモデルに対して,その長さと厳密さを評価する。 定量的な測定値を用いることで、より短い証明が必要になり、より機械的な理解が得られます。 さらに、より忠実なメカニスティックな理解が、パフォーマンス境界の厳密化につながることが分かっています。 これらの関係は、証明のサブセットを質的に検証することで確認する。 最後に, モデル性能に関するコンパクトな証明を生成するために, 機械的解釈可能性を利用する上で重要な課題として, 合成構造のないノイズを同定する。

関連論文リスト

• Efficient Fairness-Performance Pareto Front Computation [51.558848491038916]
  最適公正表現はいくつかの有用な構造特性を持つことを示す。 そこで,これらの近似問題は,凹凸プログラミング法により効率的に解けることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T08:46:48Z)
• Rigorous Probabilistic Guarantees for Robust Counterfactual Explanations [80.86128012438834]
  モデルシフトに対する反ファクトの堅牢性を計算することはNP完全であることを示す。 本稿では,頑健性の厳密な推定を高い保証で実現する新しい確率論的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-10T09:13:11Z)
• Exploring the Trade-off Between Model Performance and Explanation Plausibility of Text Classifiers Using Human Rationales [3.242050660144211]
  ホック後説明可能性法は、ますます複雑なNLPモデルを理解するための重要なツールである。 本稿では,人間の判断を説明するテキストアノテーションをテキスト分類モデルに組み込む手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T22:39:33Z)
• Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences [6.067007470552307]
  そこで本研究では,繰り返しのトレーニングにおいて安定な機械学習モデルのシーケンスを見つける手法を提案する。 最適モデルの復元が保証される混合整数最適化の定式化を開発する。 本手法は, 予測力の小さい, 制御可能な犠牲を伴い, 厳密に訓練されたモデルよりも強い安定性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T22:45:38Z)
• Model-agnostic Body Part Relevance Assessment for Pedestrian Detection [4.405053430046726]
  歩行者検出のための身体部分関連性評価によるコンピュータビジョンコンテキストにおけるサンプリングに基づく説明モデルを用いたフレームワークを提案する。 我々は,KernelSHAPに類似した新しいサンプリングベース手法を導入し,サンプリングサイズを小さくするために,より堅牢性を示し,大規模データセットにおける説明可能性解析に有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T10:10:25Z)
• Provable Guarantees for Generative Behavior Cloning: Bridging Low-Level Stability and High-Level Behavior [51.60683890503293]
  生成モデルを用いた複雑な専門家による実演の行動クローニングに関する理論的枠組みを提案する。 任意の専門的軌跡の時間ごとのステップ分布に一致するトラジェクトリを生成することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T04:27:26Z)
• Don't Explain Noise: Robust Counterfactuals for Randomized Ensembles [50.81061839052459]
  我々は確率論的問題として、堅牢な対実的説明の生成を定式化する。 アンサンブルモデルのロバスト性とベース学習者のロバスト性との関係を示す。 本手法は, 反実的説明から初期観測までの距離をわずかに増加させるだけで, 高いロバスト性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T17:28:54Z)
• Low-Rank Constraints for Fast Inference in Structured Models [110.38427965904266]
  この研究は、大規模構造化モデルの計算とメモリの複雑さを低減するための単純なアプローチを示す。 言語モデリング,ポリフォニック・ミュージック・モデリング,教師なし文法帰納法,ビデオ・モデリングのためのニューラルパラメータ構造モデルを用いた実験により,我々の手法は大規模状態空間における標準モデルの精度と一致することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-08T00:47:50Z)
• Model-Based Counterfactual Synthesizer for Interpretation [40.01787107375103]
  機械学習モデルを解釈するためのモデルベース対実合成器(MCS)フレームワークを提案する。 まずモデルに基づく逆ファクト過程を分析し、条件付き生成逆数ネット(CGAN)を用いてベースシンセサイザーを構築する。 それらの希少なクエリに対する反ファクト宇宙をよりよく近似するために,MCSフレームワークのトレーニングを行うために,傘サンプリング手法を新たに採用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-16T17:09:57Z)
• Adversarial Robustness of Supervised Sparse Coding [34.94566482399662]
  表現を学習すると同時に、正確な一般化境界と堅牢性証明を与えるモデルを考える。 線形エンコーダと組み合わされたスパーシティプロモーティングエンコーダを組み合わせた仮説クラスに着目した。 エンドツーエンドの分類のための堅牢性証明を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T22:05:21Z)
• Automated and Formal Synthesis of Neural Barrier Certificates for Dynamical Models [70.70479436076238]
  バリア証明書(BC)の自動的,形式的,反例に基づく合成手法を提案する。 このアプローチは、ニューラルネットワークとして構造化されたBCの候補を操作する誘導的フレームワークと、その候補の有効性を認証するか、反例を生成する音検証器によって支えられている。 その結果,音のBCsを最大2桁の速度で合成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T07:39:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。