論文の概要: Validating Mechanistic Interpretations: An Axiomatic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13594v2
• Date: Fri, 20 Jun 2025 23:29:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.202523
• Title: Validating Mechanistic Interpretations: An Axiomatic Approach
• Title（参考訳）: メカニスティック解釈の検証 : 公理論的アプローチ
• Authors: Nils Palumbo, Ravi Mangal, Zifan Wang, Saranya Vijayakumar, Corina S. Pasareanu, Somesh Jha,
• Abstract要約: 我々は,機械的解釈を,分析対象のニューラルネットワークのセマンティクスを概ね合成的に捉えた記述として公式に特徴づける公理の集合を与える。 本研究は, 既知2-SAT問題の解法をトレーニングしたTransformer-based modelを含む新しいケーススタディと同様に, 既知2-SAT問題に対する機械論的解釈の検証にこれらの公理の適用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.336108192282737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mechanistic interpretability aims to reverse engineer the computation performed by a neural network in terms of its internal components. Although there is a growing body of research on mechanistic interpretation of neural networks, the notion of a mechanistic interpretation itself is often ad-hoc. Inspired by the notion of abstract interpretation from the program analysis literature that aims to develop approximate semantics for programs, we give a set of axioms that formally characterize a mechanistic interpretation as a description that approximately captures the semantics of the neural network under analysis in a compositional manner. We demonstrate the applicability of these axioms for validating mechanistic interpretations on an existing, well-known interpretability study as well as on a new case study involving a Transformer-based model trained to solve the well-known 2-SAT problem.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、内部コンポーネントの観点からニューラルネットワークが実行する計算をリバースエンジニアリングすることを目的としている。 ニューラルネットワークの機械的解釈に関する研究は増えているが、機械的解釈そのものの概念は、しばしばアドホックである。 プログラムのセマンティクスを近似的に開発することを目的としたプログラム解析文献から抽象的解釈の概念に着想を得て,我々は,ニューラルネットワークのセマンティクスを概ね合成的に捉えた記述として,機械的解釈を形式的に特徴付ける一連の公理を与える。 本研究は, 既知2-SAT問題の解法をトレーニングしたTransformer-based modelを含む新しいケーススタディと同様に, 既知2-SAT問題に対する機械論的解釈の検証にこれらの公理の適用性を示す。

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