論文の概要: Mechanistic Unveiling of Transformer Circuits: Self-Influence as a Key to Model Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09022v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 05:46:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:18.692464
• Title: Mechanistic Unveiling of Transformer Circuits: Self-Influence as a Key to Model Reasoning
• Title（参考訳）: 変圧器回路の機械的展開:モデル推論の鍵としての自己影響
• Authors: Lin Zhang, Lijie Hu, Di Wang,
• Abstract要約: このような課題を解決するために言語モデルでどのような多段階推論機構が使われているのかはいまだ不明である。 回路解析と自己影響関数を用いて、推論過程を通して各トークンの変動の重要性を評価する。 提案手法は,モデルが使用する人間の解釈可能な推論過程を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.795934690403374
• License:
• Abstract: Transformer-based language models have achieved significant success; however, their internal mechanisms remain largely opaque due to the complexity of non-linear interactions and high-dimensional operations. While previous studies have demonstrated that these models implicitly embed reasoning trees, humans typically employ various distinct logical reasoning mechanisms to complete the same task. It is still unclear which multi-step reasoning mechanisms are used by language models to solve such tasks. In this paper, we aim to address this question by investigating the mechanistic interpretability of language models, particularly in the context of multi-step reasoning tasks. Specifically, we employ circuit analysis and self-influence functions to evaluate the changing importance of each token throughout the reasoning process, allowing us to map the reasoning paths adopted by the model. We apply this methodology to the GPT-2 model on a prediction task (IOI) and demonstrate that the underlying circuits reveal a human-interpretable reasoning process used by the model.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデルは大きな成功を収めているが、非線形相互作用と高次元演算の複雑さのため、内部メカニズムはほとんど不透明である。 以前の研究では、これらのモデルが暗黙的に推論木を埋め込むことが実証されているが、人間は通常、同じタスクを完了するために様々な異なる論理的推論メカニズムを使用している。 このような課題を解決するために言語モデルでどのような多段階推論機構が使われているのかはいまだ不明である。 本稿では,言語モデルの機械論的解釈可能性,特に多段階推論タスクの文脈において,この問題に対処することを目的とする。 具体的には、回路解析と自己影響関数を用いて、推論プロセスを通して各トークンの重要度の変化を評価し、モデルが採用する推論経路をマッピングする。 本手法を予測タスク(IOI)上でのGPT-2モデルに適用し,そのモデルが使用する人間解釈可能な推論プロセスを明らかにする。

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