論文の概要: A Survey on Sparse Autoencoders: Interpreting the Internal Mechanisms of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05613v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 17:38:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 12:25:08.367457
• Title: A Survey on Sparse Autoencoders: Interpreting the Internal Mechanisms of Large Language Models
• Title（参考訳）: スパースオートエンコーダに関する調査:大規模言語モデルの内部メカニズムの解釈
• Authors: Dong Shu, Xuansheng Wu, Haiyan Zhao, Daking Rai, Ziyu Yao, Ninghao Liu, Mengnan Du,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、その内部メカニズムはほとんど不透明である。 機械的解釈性は、LLMの内部動作を理解する手段として、研究コミュニティから大きな注目を集めている。 スパースオートエンコーダ(SAE)は、LLM内の複雑な重畳された機能をより解釈可能なコンポーネントに分解する能力のために、将来性のある方法として登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.67240575271987
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized natural language processing, yet their internal mechanisms remain largely opaque. Recently, mechanistic interpretability has attracted significant attention from the research community as a means to understand the inner workings of LLMs. Among various mechanistic interpretability approaches, Sparse Autoencoders (SAEs) have emerged as a particularly promising method due to their ability to disentangle the complex, superimposed features within LLMs into more interpretable components. This paper presents a comprehensive examination of SAEs as a promising approach to interpreting and understanding LLMs. We provide a systematic overview of SAE principles, architectures, and applications specifically tailored for LLM analysis, covering theoretical foundations, implementation strategies, and recent developments in sparsity mechanisms. We also explore how SAEs can be leveraged to explain the internal workings of LLMs, steer model behaviors in desired directions, and develop more transparent training methodologies for future models. Despite the challenges that remain around SAE implementation and scaling, they continue to provide valuable tools for understanding the internal mechanisms of large language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理に革命をもたらしたが、その内部メカニズムはほとんど不透明である。 近年,LLMの内部動作を理解する手段として,機械的解釈能力が研究コミュニティから注目されている。 機械的解釈可能性のアプローチの中で、Sparse Autoencoder (SAE) は、LLM内の複雑な重畳された機能をより解釈可能なコンポーネントに分解する能力のために、特に有望な手法として登場した。 本稿では,LSMの解釈と理解に期待できるアプローチとして,SAEを包括的に検討する。 本稿では, LLM解析に適したSAEの原理, アーキテクチャ, アプリケーションについて, 理論的基礎, 実装戦略, および近年のスパーシティ機構の展開について概説する。 また, LLMの内部動作, 所望の方向でのステアモデル動作, 将来のモデルに対するより透明なトレーニング手法の開発など, SAEの活用方法についても検討する。 SAEの実装とスケーリングに関する課題は残っていますが、大きな言語モデルの内部メカニズムを理解するための貴重なツールを提供し続けています。

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