論文の概要: Interpreting and Steering Protein Language Models through Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09135v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 10:11:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:28.212400
• Title: Interpreting and Steering Protein Language Models through Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダによるタンパク質言語モデルの解釈とステアリング
• Authors: Edith Natalia Villegas Garcia, Alessio Ansuini,
• Abstract要約: 本稿では,タンパク質言語モデルの内部表現の解釈におけるスパースオートエンコーダの適用について検討する。 各潜伏成分の異なるタンパク質アノテーションとの関連性について統計的解析を行うことにより,種々のタンパク質の特徴に関連する潜在的な解釈を同定する。 次に、これらの洞察を活用してシーケンス生成をガイドし、モデルを望ましいターゲットに向けて操ることのできる関連する潜在コンポーネントをショートリスト化します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License:
• Abstract: The rapid advancements in transformer-based language models have revolutionized natural language processing, yet understanding the internal mechanisms of these models remains a significant challenge. This paper explores the application of sparse autoencoders (SAE) to interpret the internal representations of protein language models, specifically focusing on the ESM-2 8M parameter model. By performing a statistical analysis on each latent component's relevance to distinct protein annotations, we identify potential interpretations linked to various protein characteristics, including transmembrane regions, binding sites, and specialized motifs. We then leverage these insights to guide sequence generation, shortlisting the relevant latent components that can steer the model towards desired targets such as zinc finger domains. This work contributes to the emerging field of mechanistic interpretability in biological sequence models, offering new perspectives on model steering for sequence design.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの言語モデルの急速な進歩は自然言語処理に革命をもたらしたが、これらのモデルの内部メカニズムを理解することは大きな課題である。 本稿では,タンパク質言語モデルの内部表現の解釈にスパースオートエンコーダ(SAE)を適用し,特にESM-2 8Mパラメータモデルに着目した。 本研究は, 各潜伏成分の異なるタンパク質アノテーションとの関連性について統計的解析を行い, 膜貫通領域, 結合部位, 特異的モチーフなど, 種々のタンパク質の特徴に関連する潜在的な解釈を同定した。 次に、これらの洞察を利用してシーケンス生成をガイドし、フィンガーフィンガードメインなどの所望のターゲットに向けてモデルを操ることのできる関連する潜伏成分をショートリスト化する。 この研究は、生物配列モデルにおける機械論的解釈可能性の台頭に寄与し、配列設計のためのモデルステアリングの新しい視点を提供する。

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