論文の概要: Are Sparse Autoencoders Useful? A Case Study in Sparse Probing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16681v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 18:54:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:10.029804
• Title: Are Sparse Autoencoders Useful? A Case Study in Sparse Probing
• Title（参考訳）: スパース・オートエンコーダは有用か?スパース・プロービングを事例として
• Authors: Subhash Kantamneni, Joshua Engels, Senthooran Rajamanoharan, Max Tegmark, Neel Nanda,
• Abstract要約: スパースオートエンコーダ(SAE)は、大言語モデル(LLM)アクティベーションで表される概念を解釈する一般的な方法である。 もう一つの証拠源は、SAEが既存のベースラインを超えて下流タスクのパフォーマンスを改善していることを示すことである。 SAEを4つの状況下でのLCM活性化の現実的なタスクに適用することで、これを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.836374436707495
• License:
• Abstract: Sparse autoencoders (SAEs) are a popular method for interpreting concepts represented in large language model (LLM) activations. However, there is a lack of evidence regarding the validity of their interpretations due to the lack of a ground truth for the concepts used by an LLM, and a growing number of works have presented problems with current SAEs. One alternative source of evidence would be demonstrating that SAEs improve performance on downstream tasks beyond existing baselines. We test this by applying SAEs to the real-world task of LLM activation probing in four regimes: data scarcity, class imbalance, label noise, and covariate shift. Due to the difficulty of detecting concepts in these challenging settings, we hypothesize that SAEs' basis of interpretable, concept-level latents should provide a useful inductive bias. However, although SAEs occasionally perform better than baselines on individual datasets, we are unable to design ensemble methods combining SAEs with baselines that consistently outperform ensemble methods solely using baselines. Additionally, although SAEs initially appear promising for identifying spurious correlations, detecting poor dataset quality, and training multi-token probes, we are able to achieve similar results with simple non-SAE baselines as well. Though we cannot discount SAEs' utility on other tasks, our findings highlight the shortcomings of current SAEs and the need to rigorously evaluate interpretability methods on downstream tasks with strong baselines.
• Abstract（参考訳）: スパースオートエンコーダ(SAE)は、大言語モデル(LLM)アクティベーションで表される概念を解釈する一般的な方法である。 しかし、LSMが使用する概念の根本的真理が欠如していることから、解釈の妥当性に関する証拠が欠如しており、現在のSAEに問題がある作品が増えている。 もう一つの証拠源は、SAEが既存のベースラインを超えて下流タスクのパフォーマンスを改善していることを示すことである。 我々は、データ不足、クラス不均衡、ラベルノイズ、共変量シフトの4つの条件でLLMアクティベーションの現実的なタスクにSAEを適用することで、これを検証する。 これらの難易度設定において概念を検出することの難しさから、SAEsの解釈可能な概念レベルの潜伏剤は有益な帰納的バイアスを与えるべきであると仮定する。 しかし、SAEは個々のデータセットのベースラインよりもパフォーマンスが良い場合もありますが、ベースラインのみを使用してアンサンブルメソッドを一貫して上回るベースラインとSAEを組み合わせたアンサンブルメソッドを設計することはできません。 さらに、SAEは、当初、素早い相関関係の特定、データセットの品質の低下の検出、マルチトークンプローブのトレーニングに有望であるように思われるが、単純な非SAEベースラインでも、同様の結果を得ることができる。 他のタスクではSAEの効用を抑えることはできないが、現在のSAEの欠点と、強力なベースラインを持つ下流タスクにおける解釈可能性手法の厳格な評価の必要性を強調した。

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