Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tracking the Feature Dynamics in LLM Training: A Mechanistic Study

論文の概要: Tracking the Feature Dynamics in LLM Training: A Mechanistic Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17626v1
Date: Mon, 23 Dec 2024 14:58:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-24 16:00:34.200269
Title: Tracking the Feature Dynamics in LLM Training: A Mechanistic Study
Title（参考訳）: LLMトレーニングにおける特徴ダイナミクスの追跡 : メカニカルスタディ
Authors: Yang Xu, Yi Wang, Hao Wang,
Abstract要約: 連続的なSAE系列を効率よく得る手法であるSAE-Trackを紹介する。次に特徴形成の過程を定式化し、力学解析を行う。次に、トレーニング中にフィーチャードリフトを分析し、視覚化します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.663526567640734
License:
Abstract: Understanding training dynamics and feature evolution is crucial for the mechanistic interpretability of large language models (LLMs). Although sparse autoencoders (SAEs) have been used to identify features within LLMs, a clear picture of how these features evolve during training remains elusive. In this study, we: (1) introduce SAE-Track, a method to efficiently obtain a continual series of SAEs; (2) formulate the process of feature formation and conduct a mechanistic analysis; and (3) analyze and visualize feature drift during training. Our work provides new insights into the dynamics of features in LLMs, enhancing our understanding of training mechanisms and feature evolution.
Abstract（参考訳）: 学習力学と機能進化を理解することは,大規模言語モデル(LLM)の機械的解釈可能性にとって重要である。スパースオートエンコーダ (SAE) はLSM内の特徴を特定するのに使われてきたが、これらの特徴がトレーニング中にどのように進化するかを明確に示している。本研究では,(1)SAE-Trackの導入,(2)特徴形成の過程を定式化し,機械的解析を行い,(3)訓練中の特徴の漂流を解析・可視化する手法を提案する。私たちの研究は、LLMの機能のダイナミクスに関する新たな洞察を提供し、トレーニングメカニズムと機能進化に対する理解を深めます。

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