論文の概要: Skill Path: Unveiling Language Skills from Circuit Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01334v3
• Date: Mon, 10 Nov 2025 08:10:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:55:59.535564
• Title: Skill Path: Unveiling Language Skills from Circuit Graphs
• Title（参考訳）: スキルパス: サーキットグラフから言語スキルを公開する
• Authors: Hang Chen, Jiaying Zhu, Xinyu Yang, Wenya Wang,
• Abstract要約: 本稿では, 分解, 刈り取り, 刈り取り後の因果仲裁からなる3段階の枠組みを提案する。 特に、変換器モデルを完全に線形分解し、不整合グラフを導出する。 本稿では,3つの汎用言語スキルについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.90665719234101
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Circuit graph discovery has emerged as a fundamental approach to elucidating the skill mechanistic of language models. Despite the output faithfulness of circuit graphs, they suffer from atomic ablation, which causes the loss of causal dependencies between connected components. In addition, their discovery process, designed to preserve output faithfulness, inadvertently captures extraneous effects other than an isolated target skill. To alleviate these challenges, we introduce skill paths, which offers a more refined and compact representation by isolating individual skills within a linear chain of components. To enable skill path extracting from circuit graphs, we propose a three-step framework, consisting of decomposition, pruning, and post-pruning causal mediation. In particular, we offer a complete linear decomposition of the transformer model which leads to a disentangled computation graph. After pruning, we further adopt causal analysis techniques, including counterfactuals and interventions, to extract the final skill paths from the circuit graph. To underscore the significance of skill paths, we investigate three generic language skills-Previous Token Skill, Induction Skill, and In-Context Learning Skill-using our framework. Experiments support two crucial properties of these skills, namely stratification and inclusiveness.
• Abstract（参考訳）: サーキットグラフ発見は、言語モデルのスキル力学を解明するための基本的なアプローチとして登場した。 回路グラフの出力忠実さにもかかわらず、それらは原子アブレーションに悩まされ、接続されたコンポーネント間の因果依存性が失われる。 さらに、その発見プロセスは、出力の忠実性を維持するために設計されており、孤立した標的スキル以外の余分な効果を不注意に捉えている。 これらの課題を軽減するために、我々は、より洗練されコンパクトな表現を提供するスキルパスを導入し、個々のスキルをコンポーネントの線形連鎖内で分離する。 回路グラフからスキルパスを抽出するための3段階の枠組みを提案し,分解,プルーニング,後処理の因果仲裁を行う。 特に,変換器モデルの完全線形分解を行い,不整合計算グラフを導出する。 刈り取り後,回路グラフから最終スキルパスを抽出するために,反ファクトや介入を含む因果解析手法を更に導入する。 スキルパスの意義を明らかにするために,本フレームワークを用いた3つの汎用言語スキル,先進学習スキル,インテクスト学習スキルについて検討する。 実験はこれらのスキルの2つの重要な特性、すなわち成層化と包摂性を支持する。

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