論文の概要: Bilinear MLPs enable weight-based mechanistic interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08417v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 23:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:26:42.327259
• Title: Bilinear MLPs enable weight-based mechanistic interpretability
• Title（参考訳）: バイリニアMLPは重みに基づく機械的解釈性を実現する
• Authors: Michael T. Pearce, Thomas Dooms, Alice Rigg, Jose M. Oramas, Lee Sharkey,
• Abstract要約: バイリニア層は、現在のアクティベーション関数の解釈可能なドロップイン置換として機能する。 重みに基づく解釈性は、ディープラーニングモデルを理解する上で有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A mechanistic understanding of how MLPs do computation in deep neural networks remains elusive. Current interpretability work can extract features from hidden activations over an input dataset but generally cannot explain how MLP weights construct features. One challenge is that element-wise nonlinearities introduce higher-order interactions and make it difficult to trace computations through the MLP layer. In this paper, we analyze bilinear MLPs, a type of Gated Linear Unit (GLU) without any element-wise nonlinearity that nevertheless achieves competitive performance. Bilinear MLPs can be fully expressed in terms of linear operations using a third-order tensor, allowing flexible analysis of the weights. Analyzing the spectra of bilinear MLP weights using eigendecomposition reveals interpretable low-rank structure across toy tasks, image classification, and language modeling. We use this understanding to craft adversarial examples, uncover overfitting, and identify small language model circuits directly from the weights alone. Our results demonstrate that bilinear layers serve as an interpretable drop-in replacement for current activation functions and that weight-based interpretability is viable for understanding deep-learning models.
• Abstract（参考訳）: MLPがディープニューラルネットワークでどのように計算を行うかについての機械的理解はいまだに解明されていない。 現在の解釈可能性の研究は、入力データセット上で隠れたアクティベーションから特徴を抽出することができるが、一般的にMDPの重みがどのように特徴を構成するかを説明することはできない。 1つの課題は、要素的非線形性は高次相互作用を導入し、MLP層を通して計算をトレースすることを困難にすることである。 本稿では,GLU (Gated Linear Unit) の一種であるバイリニアMLPの解析を行う。 双線型 MLP は3階テンソルを用いて線形演算で完全に表現することができ、重みの柔軟な解析が可能となる。 固有分解法による双線形MLP重みのスペクトル分析により、おもちゃの作業、画像分類、言語モデリングにまたがる解釈可能な低ランク構造が明らかとなる。 この理解を用いて、敵の例を作成し、オーバーフィッティングを発見し、ウェイトのみから直接小さな言語モデル回路を同定する。 以上の結果から,バイリニア層は現在のアクティベーション関数の解釈可能な代替として機能し,重みに基づく解釈性はディープラーニングモデルの理解に有効であることが示唆された。

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