論文の概要: Transformer Circuit Faithfulness Metrics are not Robust

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08734v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 17:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 16:09:12.599851
• Title: Transformer Circuit Faithfulness Metrics are not Robust
• Title（参考訳）: Transformer Circuit Faithfulness Metrics is Robust
• Authors: Joseph Miller, Bilal Chughtai, William Saunders,
• Abstract要約: 回路の「忠実さ」を、モデルの計算の一部を損なうことによって測定する。 既存の回路忠実度スコアは、研究者の方法論的選択と回路の実際の構成要素の両方を反映していると結論付けている。 機械的解釈可能性の研究の最終的な目標は、ニューラルネットワークを理解することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.04260910081285213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mechanistic interpretability work attempts to reverse engineer the learned algorithms present inside neural networks. One focus of this work has been to discover 'circuits' -- subgraphs of the full model that explain behaviour on specific tasks. But how do we measure the performance of such circuits? Prior work has attempted to measure circuit 'faithfulness' -- the degree to which the circuit replicates the performance of the full model. In this work, we survey many considerations for designing experiments that measure circuit faithfulness by ablating portions of the model's computation. Concerningly, we find existing methods are highly sensitive to seemingly insignificant changes in the ablation methodology. We conclude that existing circuit faithfulness scores reflect both the methodological choices of researchers as well as the actual components of the circuit - the task a circuit is required to perform depends on the ablation used to test it. The ultimate goal of mechanistic interpretability work is to understand neural networks, so we emphasize the need for more clarity in the precise claims being made about circuits. We open source a library at https://github.com/UFO-101/auto-circuit that includes highly efficient implementations of a wide range of ablation methodologies and circuit discovery algorithms.
• Abstract（参考訳）: 機械論的解釈可能性の研究は、ニューラルネットワーク内に存在する学習アルゴリズムをリバースエンジニアリングしようとする。 この研究の焦点は、特定のタスクの振る舞いを説明するフルモデルのサブグラフである「サーキット」を見つけることである。しかし、そのようなサーキットのパフォーマンスをどのように測定するか?以前の研究では、サーキットがフルモデルのパフォーマンスを再現する度合いである「フェイントフルネス」を計測しようとした。 そこで本研究では,回路の忠実度を設計する上で,モデルの計算の一部を損なうことにより,回路の忠実度を計測する実験について検討する。 また,既存手法はアブレーション法における顕著な変化に非常に敏感であることが示唆された。 既存の回路忠実度スコアは、研究者の方法論的選択と回路の実際の構成要素の両方を反映している。 機械的解釈可能性の研究の最終的な目標は、ニューラルネットワークを理解することです。 我々は、幅広いアブレーション手法と回路発見アルゴリズムの高効率実装を含む、https://github.com/UFO-101/auto-circuitでライブラリをオープンソース化した。

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