論文の概要: Towards Universality: Studying Mechanistic Similarity Across Language Model Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06672v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 16:51:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 04:19:50.099924
• Title: Towards Universality: Studying Mechanistic Similarity Across Language Model Architectures
• Title（参考訳）: 普遍性に向けて:言語モデルアーキテクチャ全体にわたる機械的類似性の研究
• Authors: Junxuan Wang, Xuyang Ge, Wentao Shu, Qiong Tang, Yunhua Zhou, Zhengfu He, Xipeng Qiu,
• Abstract要約: 本稿では,言語モデリングの主流となる2つのアーキテクチャ,すなわち Transformers と Mambas について検討する。 我々はこれらのモデルから解釈可能な特徴を分離するためにスパースオートエンコーダ(SAE)を用いることを提案し、これらの2つのモデルでほとんどの特徴が似ていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.24097977047392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The hypothesis of Universality in interpretability suggests that different neural networks may converge to implement similar algorithms on similar tasks. In this work, we investigate two mainstream architectures for language modeling, namely Transformers and Mambas, to explore the extent of their mechanistic similarity. We propose to use Sparse Autoencoders (SAEs) to isolate interpretable features from these models and show that most features are similar in these two models. We also validate the correlation between feature similarity and Universality. We then delve into the circuit-level analysis of Mamba models and find that the induction circuits in Mamba are structurally analogous to those in Transformers. We also identify a nuanced difference we call \emph{Off-by-One motif}: The information of one token is written into the SSM state in its next position. Whilst interaction between tokens in Transformers does not exhibit such trend.
• Abstract（参考訳）: 解釈可能性における普遍性の仮説は、異なるニューラルネットワークが収束して同様のタスクに類似したアルゴリズムを実装することを示唆している。 本研究では,言語モデリングの主流となる2つのアーキテクチャ,すなわち Transformers と Mambas について検討し,その力学的類似性について検討する。 我々はこれらのモデルから解釈可能な特徴を分離するためにスパースオートエンコーダ(SAE)を用いることを提案し、これらの2つのモデルでほとんどの特徴が似ていることを示す。 また,特徴類似性と普遍性との相関性についても検証した。 次に、Mambaモデルの回路レベル解析を掘り下げ、Mambaの誘導回路がトランスフォーマーの回路と構造的に類似していることを見出した。 また、私たちが \emph{Off-by-One motif} と呼ぶニュアンスな違いも特定します: 1つのトークンの情報はその次の位置でSSM状態に書き込まれます。 トランスフォーマーにおけるトークン間の相互作用はそのような傾向を示すものではない。

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