Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decomposing The Dark Matter of Sparse Autoencoders

論文の概要: Decomposing The Dark Matter of Sparse Autoencoders

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14670v1
Date: Fri, 18 Oct 2024 17:58:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-21 14:24:38.698953
Title: Decomposing The Dark Matter of Sparse Autoencoders
Title（参考訳）: スパースオートエンコーダの暗黒物質を分解する
Authors: Joshua Engels, Logan Riggs, Max Tegmark,
Abstract要約: この研究は、ダークマターを研究対象として研究する。誤差ベクトルの約半分であるSAE暗黒物質の多くは、初期活性化ベクトルから線形に予測できる。また,トークン単位のSAEエラーノルムのスケーリング挙動が著しく予測可能であることも確認した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.932760557251821
License:
Abstract: Sparse autoencoders (SAEs) are a promising technique for decomposing language model activations into interpretable linear features. However, current SAEs fall short of completely explaining model performance, resulting in "dark matter": unexplained variance in activations. This work investigates dark matter as an object of study in its own right. Surprisingly, we find that much of SAE dark matter--about half of the error vector itself and >90% of its norm--can be linearly predicted from the initial activation vector. Additionally, we find that the scaling behavior of SAE error norms at a per token level is remarkably predictable: larger SAEs mostly struggle to reconstruct the same contexts as smaller SAEs. We build on the linear representation hypothesis to propose models of activations that might lead to these observations, including postulating a new type of "introduced error"; these insights imply that the part of the SAE error vector that cannot be linearly predicted ("nonlinear" error) might be fundamentally different from the linearly predictable component. To validate this hypothesis, we empirically analyze nonlinear SAE error and show that 1) it contains fewer not yet learned features, 2) SAEs trained on it are quantitatively worse, 3) it helps predict SAE per-token scaling behavior, and 4) it is responsible for a proportional amount of the downstream increase in cross entropy loss when SAE activations are inserted into the model. Finally, we examine two methods to reduce nonlinear SAE error at a fixed sparsity: inference time gradient pursuit, which leads to a very slight decrease in nonlinear error, and linear transformations from earlier layer SAE outputs, which leads to a larger reduction.
Abstract（参考訳）: スパースオートエンコーダ(SAE)は、言語モデルのアクティベーションを解釈可能な線形特徴に分解するための有望な手法である。しかし、現在のSAEはモデルの性能を完全に説明できないため、結果として"暗黒物質"が生じる: アクティベーションの非説明分散である。この研究は、ダークマターを研究対象として研究する。驚いたことに、SAEの暗黒物質の多くは、誤差ベクトルの約半分と標準値の90%で、初期活性化ベクトルから線形に予測できる。さらに、トークン単位のSAEエラーノルムのスケーリング挙動は驚くほど予測可能であり、より大規模なSAEはより小さなSAEと同じコンテキストの再構築に苦慮している。これらの知見は、線形予測できないSAEエラーベクトルの一部が線形予測可能成分と根本的に異なる可能性があることを示唆している。この仮説を検証するために、非線形SAE誤差を実験的に解析し、そのことを示す。 1) まだ学習されていない特徴が少ない。 2) SAE は, 定量的に劣っている。 3)SAE/tokenスケーリング行動の予測に役立ちます。 4)SAEアクティベーションがモデルに挿入された場合,下流でのクロスエントロピー損失の比例的増加の原因となる。最後に、固定間隔での非線形SAE誤差を低減する2つの方法について検討し、推論時間勾配追従により非線形誤差が極端に減少し、以前のSAE出力からの線形変換によりより小さくなることを示した。

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