論文の概要: A Practical Review of Mechanistic Interpretability for Transformer-Based Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02646v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 20:28:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 18:14:18.392475
• Title: A Practical Review of Mechanistic Interpretability for Transformer-Based Language Models
• Title（参考訳）: 変圧器に基づく言語モデルにおける機械論的解釈可能性の実践的検討
• Authors: Daking Rai, Yilun Zhou, Shi Feng, Abulhair Saparov, Ziyu Yao,
• Abstract要約: 機械的解釈可能性(MI)は、その内部計算をリバースエンジニアリングすることでニューラルネットワークモデルを理解しようとする、新たな解釈可能性のサブフィールドである。 本稿は,MIにおける基礎研究対象,その調査に用いられている技術,MIの結果を評価するためのアプローチ,およびMIを用いてLMを理解することに起因する重要な知見と応用について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.45486539311504
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanistic interpretability (MI) is an emerging sub-field of interpretability that seeks to understand a neural network model by reverse-engineering its internal computations. Recently, MI has garnered significant attention for interpreting transformer-based language models (LMs), resulting in many novel insights yet introducing new challenges. However, there has not been work that comprehensively reviews these insights and challenges, particularly as a guide for newcomers to this field. To fill this gap, we present a comprehensive survey outlining fundamental objects of study in MI, techniques that have been used for its investigation, approaches for evaluating MI results, and significant findings and applications stemming from the use of MI to understand LMs. In particular, we present a roadmap for beginners to navigate the field and leverage MI for their benefit. Finally, we also identify current gaps in the field and discuss potential future directions.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(MI)は、その内部計算をリバースエンジニアリングすることでニューラルネットワークモデルを理解しようとする、新たな解釈可能性のサブフィールドである。 近年、MIはトランスフォーマーベース言語モデル(LM)の解釈において大きな注目を集めており、多くの新しい知見がもたらされ、新たな課題がもたらされた。 しかし、これらの洞察と課題を包括的にレビューする作業は、特に新参者のこの分野へのガイドとして行われていない。 このギャップを埋めるために,本研究では,MIの基本的な研究対象,その調査に使用されてきた技術,MIの結果を評価するためのアプローチ,およびMIを用いてLMを理解することに起因する重要な発見と応用について概説する。 特に、初心者がフィールドをナビゲートし、MIを活用するためのロードマップを提示する。 最後に、この分野における現在のギャップを特定し、将来的な方向性について議論する。

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