論文の概要: Circuit Compositions: Exploring Modular Structures in Transformer-Based Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01434v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 11:36:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:09:23.635708
• Title: Circuit Compositions: Exploring Modular Structures in Transformer-Based Language Models
• Title（参考訳）: 回路構成:トランスフォーマーに基づく言語モデルにおけるモジュール構造探索
• Authors: Philipp Mondorf, Sondre Wold, Barbara Plank,
• Abstract要約: 言語モデル内で10個のモジュール型文字列編集処理を行う回路を同定・比較する。 以上の結果から,機能的に類似した回路は,ノード重なりとクロスタスク忠実度の両方を示すことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.89563355840371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A fundamental question in interpretability research is to what extent neural networks, particularly language models, implement reusable functions via subnetworks that can be composed to perform more complex tasks. Recent developments in mechanistic interpretability have made progress in identifying subnetworks, often referred to as circuits, which represent the minimal computational subgraph responsible for a model's behavior on specific tasks. However, most studies focus on identifying circuits for individual tasks without investigating how functionally similar circuits relate to each other. To address this gap, we examine the modularity of neural networks by analyzing circuits for highly compositional subtasks within a transformer-based language model. Specifically, given a probabilistic context-free grammar, we identify and compare circuits responsible for ten modular string-edit operations. Our results indicate that functionally similar circuits exhibit both notable node overlap and cross-task faithfulness. Moreover, we demonstrate that the circuits identified can be reused and combined through subnetwork set operations to represent more complex functional capabilities of the model.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性研究における根本的な疑問は、ニューラルネットワーク、特に言語モデルが、より複雑なタスクを実行するために構成できるサブネットワークを介して、再利用可能な機能を実装するかである。 近年の機械的解釈可能性の発達により、特定のタスクにおけるモデルの振る舞いに責任を負う最小限の計算部分グラフを表すサブネット(しばしばサーキットと呼ばれる)の同定が進んでいる。 しかし、ほとんどの研究は、機能的に類似した回路が相互にどのように関連しているかを調査することなく、個々のタスクの回路を特定することに重点を置いている。 このギャップに対処するために、トランスフォーマーベース言語モデル内の高構成サブタスクの回路を解析し、ニューラルネットワークのモジュラリティについて検討する。 具体的には、確率論的文脈自由文法を考慮し、10個のモジュール型文字列編集操作に責任を負う回路を特定し比較する。 以上の結果から,機能的に類似した回路は,ノード重なりとクロスタスク忠実度の両方を示すことが明らかとなった。 さらに、同定された回路は、サブネットワークセット演算によって再利用され、結合され、モデルのより複雑な機能的能力を表現できることを実証する。

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