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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02646v3
• Date: Sat, 15 Mar 2025 17:12:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:56.962182
• 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。 タスク中心の観点から総合的な調査を行い、MI研究質問やタスクの分類を整理する。 分類学における各課題に対する技術,評価方法,重要な知見とともに,MIにおける研究の基本的対象について概説する。
• 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 provide a comprehensive survey from a task-centric perspective, organizing the taxonomy of MI research around specific research questions or tasks. We outline the fundamental objects of study in MI, along with the techniques, evaluation methods, and key findings for each task in the taxonomy. In particular, we present a task-centric taxonomy as a roadmap for beginners to navigate the field by helping them quickly identify impactful problems in which they are most interested and leverage MI for their benefit. Finally, we discuss the current gaps in the field and suggest potential future directions for MI research.
• 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、タスク中心の観点から総合的な調査を行い、特定の研究課題や課題に関するMI研究の分類を整理する。 分類学における各課題に対する技術,評価方法,重要な知見とともに,MIにおける研究の基本的対象について概説する。 特に,課題中心の分類を初心者のフィールドナビゲートのロードマップとして提示し,彼らが最も関心を寄せている影響のある問題を素早く特定し,MIのメリットを活用できるようにする。 最後に、この分野における現在のギャップについて論じ、MI研究の今後の方向性を示唆する。

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