論文の概要: Open Problems in Mechanistic Interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16496v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:57:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:05.773130
• Title: Open Problems in Mechanistic Interpretability
• Title（参考訳）: 機械的解釈可能性の開放的問題
• Authors: Lee Sharkey, Bilal Chughtai, Joshua Batson, Jack Lindsey, Jeff Wu, Lucius Bushnaq, Nicholas Goldowsky-Dill, Stefan Heimersheim, Alejandro Ortega, Joseph Bloom, Stella Biderman, Adria Garriga-Alonso, Arthur Conmy, Neel Nanda, Jessica Rumbelow, Martin Wattenberg, Nandi Schoots, Joseph Miller, Eric J. Michaud, Stephen Casper, Max Tegmark, William Saunders, David Bau, Eric Todd, Atticus Geiger, Mor Geva, Jesse Hoogland, Daniel Murfet, Tom McGrath,
• 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能力の根底にある計算メカニズムを理解することを目的としている。 これらの目標に向けての最近の進歩にもかかわらず、解を必要とする分野には多くの未解決問題が存在する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.44773053835185
• License:
• Abstract: Mechanistic interpretability aims to understand the computational mechanisms underlying neural networks' capabilities in order to accomplish concrete scientific and engineering goals. Progress in this field thus promises to provide greater assurance over AI system behavior and shed light on exciting scientific questions about the nature of intelligence. Despite recent progress toward these goals, there are many open problems in the field that require solutions before many scientific and practical benefits can be realized: Our methods require both conceptual and practical improvements to reveal deeper insights; we must figure out how best to apply our methods in pursuit of specific goals; and the field must grapple with socio-technical challenges that influence and are influenced by our work. This forward-facing review discusses the current frontier of mechanistic interpretability and the open problems that the field may benefit from prioritizing.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、具体的な科学的および工学的な目標を達成するために、ニューラルネットワークの機能の基礎となる計算メカニズムを理解することを目的としている。 この分野での進歩は、AIシステムの振る舞いをより確実にすることを約束し、インテリジェンスの性質に関するエキサイティングな科学的疑問に光を当てる。 これらの目標に向けての最近の進歩にもかかわらず、多くの科学的、実践的な利点が実現される前に解決を必要とする分野には多くの未解決の問題が存在する。我々の手法は、より深い洞察を明らかにするために概念的および実践的な改善が必要である。 この前向きなレビューは、機械的解釈可能性の現在のフロンティアと、フィールドが優先順位付けの恩恵を受ける可能性のあるオープンな問題について議論する。

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