論文の概要: MechIR: A Mechanistic Interpretability Framework for Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10165v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 12:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:56:58.046794
• Title: MechIR: A Mechanistic Interpretability Framework for Information Retrieval
• Title（参考訳）: MechIR:情報検索のための機械的解釈可能性フレームワーク
• Authors: Andrew Parry, Catherine Chen, Carsten Eickhoff, Sean MacAvaney,
• Abstract要約: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、ニューラルネットワークの新たな診断手法である。 この研究は、高度パラメトリックニューラルネットワーク内の診断分析と介入のための柔軟なフレームワークから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.07664679437899
• License:
• Abstract: Mechanistic interpretability is an emerging diagnostic approach for neural models that has gained traction in broader natural language processing domains. This paradigm aims to provide attribution to components of neural systems where causal relationships between hidden layers and output were previously uninterpretable. As the use of neural models in IR for retrieval and evaluation becomes ubiquitous, we need to ensure that we can interpret why a model produces a given output for both transparency and the betterment of systems. This work comprises a flexible framework for diagnostic analysis and intervention within these highly parametric neural systems specifically tailored for IR tasks and architectures. In providing such a framework, we look to facilitate further research in interpretable IR with a broader scope for practical interventions derived from mechanistic interpretability. We provide preliminary analysis and look to demonstrate our framework through an axiomatic lens to show its applications and ease of use for those IR practitioners inexperienced in this emerging paradigm.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、より広い自然言語処理領域で注目を集めているニューラルネットワークモデルの新たな診断手法である。 このパラダイムは、隠された層と出力の間の因果関係が以前は解釈不能であったニューラルネットワークのコンポーネントへの属性を提供することを目的としている。 IRにおけるニューラルモデルによる検索と評価がユビキタスになるにつれて、モデルの透明性とシステム改善の両面において、モデルが与えられた出力を生成する理由を理解できるようにしなければなりません。 この研究は、IRタスクやアーキテクチャに特化した、これらの高度パラメトリックニューラルネットワーク内の診断分析と介入のための柔軟なフレームワークで構成されている。 このような枠組みを提供するにあたって、機械的解釈可能性から導かれる実践的介入の幅広い範囲で、解釈可能なIRのさらなる研究を促進することを目的とする。 我々は、この新興パラダイムで経験のないIR実践者に対して、その応用と使いやすさを示すための予備的な分析と、公理レンズによる我々のフレームワークの実証を行う。

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