論文の概要: Adaptive Sparse Allocation with Mutual Choice & Feature Choice Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02124v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 21:36:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 11:36:11.255993
• Title: Adaptive Sparse Allocation with Mutual Choice & Feature Choice Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: 相互選択と特徴選択オートエンコーダを用いた適応スパースアロケーション
• Authors: Kola Ayonrinde,
• Abstract要約: スパースオートエンコーダ(SAE)は、ニューラルネットワークから特徴を抽出するための有望なアプローチである。 我々は2つの新しいSAE変種であるFeature Choice SAEsとMutual Choice SAEsを提案する。 以上の結果より,SAEは致命的特徴が少なくなるとともに,等価な空間レベルでの再建損失が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Sparse autoencoders (SAEs) are a promising approach to extracting features from neural networks, enabling model interpretability as well as causal interventions on model internals. SAEs generate sparse feature representations using a sparsifying activation function that implicitly defines a set of token-feature matches. We frame the token-feature matching as a resource allocation problem constrained by a total sparsity upper bound. For example, TopK SAEs solve this allocation problem with the additional constraint that each token matches with at most $k$ features. In TopK SAEs, the $k$ active features per token constraint is the same across tokens, despite some tokens being more difficult to reconstruct than others. To address this limitation, we propose two novel SAE variants, Feature Choice SAEs and Mutual Choice SAEs, which each allow for a variable number of active features per token. Feature Choice SAEs solve the sparsity allocation problem under the additional constraint that each feature matches with at most $m$ tokens. Mutual Choice SAEs solve the unrestricted allocation problem where the total sparsity budget can be allocated freely between tokens and features. Additionally, we introduce a new auxiliary loss function, $\mathtt{aux\_zipf\_loss}$, which generalises the $\mathtt{aux\_k\_loss}$ to mitigate dead and underutilised features. Our methods result in SAEs with fewer dead features and improved reconstruction loss at equivalent sparsity levels as a result of the inherent adaptive computation. More accurate and scalable feature extraction methods provide a path towards better understanding and more precise control of foundation models.
• Abstract（参考訳）: スパースオートエンコーダ(SAE)は、ニューラルネットワークから特徴を抽出し、モデル解釈可能性とモデル内部への因果的介入を可能にする、有望なアプローチである。 SAEは、トークン-機能マッチングの集合を暗黙的に定義するスパースアクティベーション関数を使用してスパース特徴表現を生成する。 トークン・フィーチャーマッチングは,全空間上界に制約された資源配分問題である。 例えば、TopK SAEは、各トークンが少なくとも$k$の機能と一致する追加の制約で、この割り当て問題を解決する。 TopK SAEでは、トークンの制約ごとのアクティブ機能として$k$がトークン全体で同じだが、いくつかのトークンは、他のトークンよりも再構築が難しい。 この制限に対処するために,2つの新しいSAE変種であるFeature Choice SAEとMutual Choice SAEを提案する。 特徴選択SAEは、各特徴が少なくとも$m$トークンと一致する追加の制約の下で、空間割当問題を解決する。 相互選択SAEは、トークンと特徴の間に全空間予算を自由に割り当てることのできる制限のない割り当て問題を解決する。 さらに、新しい補助損失関数、$\mathtt{aux\_zipf\_loss}$を導入し、$\mathtt{aux\_k\_loss}$を一般化して、デッドおよび未使用の機能を軽減する。 提案手法は, 致命的特徴の少ないSAEに対して, 固有適応計算の結果, 等価疎度レベルでの再構成損失が向上した。 より正確でスケーラブルな特徴抽出法は、基礎モデルのより理解とより正確な制御への道を提供する。

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