論文の概要: Compact Proofs of Model Performance via Mechanistic Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11779v8
• Date: Fri, 12 Jul 2024 21:51:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 00:16:39.319936
• Title: Compact Proofs of 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コンパクト証明
• 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$タスクで訓練した151個の小型変圧器の精度について, 下限を正式に証明して試作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4197963050877802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose using mechanistic interpretability -- techniques for reverse engineering model weights into human-interpretable algorithms -- to derive and compactly prove formal guarantees on model performance. We prototype this approach by formally proving lower bounds on the accuracy of 151 small transformers trained on a Max-of-$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）: 本稿では,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,すなわち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手法を提案する。 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。

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