論文の概要: I Have Covered All the Bases Here: Interpreting Reasoning Features in Large Language Models via Sparse Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18878v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 20:14:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:08.099444
• Title: I Have Covered All the Bases Here: Interpreting Reasoning Features in Large Language Models via Sparse Autoencoders
• Title（参考訳）: ここで全てのベースをカバーした:スパースオートエンコーダによる大規模言語モデルの推論機能
• Authors: Andrey Galichin, Alexey Dontsov, Polina Druzhinina, Anton Razzhigaev, Oleg Y. Rogov, Elena Tutubalina, Ivan Oseledets,
• Abstract要約: LLMの推論の背後にある内部メカニズムは未解明のままである。 仮説をテストするためにスパースオートエンコーダを使用します。 私たちの研究は、LLMにおける推論の機械的理解に向けた第一歩を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.1201445044499
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent LLMs like DeepSeek-R1 have demonstrated state-of-the-art performance by integrating deep thinking and complex reasoning during generation. However, the internal mechanisms behind these reasoning processes remain unexplored. We observe reasoning LLMs consistently use vocabulary associated with human reasoning processes. We hypothesize these words correspond to specific reasoning moments within the models' internal mechanisms. To test this hypothesis, we employ Sparse Autoencoders (SAEs), a technique for sparse decomposition of neural network activations into human-interpretable features. We introduce ReasonScore, an automatic metric to identify active SAE features during these reasoning moments. We perform manual and automatic interpretation of the features detected by our metric, and find those with activation patterns matching uncertainty, exploratory thinking, and reflection. Through steering experiments, we demonstrate that amplifying these features increases performance on reasoning-intensive benchmarks (+2.2%) while producing longer reasoning traces (+20.5%). Using the model diffing technique, we provide evidence that these features are present only in models with reasoning capabilities. Our work provides the first step towards a mechanistic understanding of reasoning in LLMs. Code available at https://github.com/AIRI-Institute/SAE-Reasoning
• Abstract（参考訳）: 近年のLLMであるDeepSeek-R1は、深層思考と複雑な推論を統合することで、最先端のパフォーマンスを実証している。 しかし、これらの推論プロセスの背後にある内部メカニズムは未解明のままである。 推論 LLM は人間の推論過程に関連する語彙を一貫して用いているのを観察する。 我々はこれらの単語がモデルの内部メカニズム内の特定の推論モーメントに対応していると仮定する。 この仮説をテストするために、ニューラルネットワークの活性化を人間の解釈可能な特徴にスパース分解する技術であるスパースオートエンコーダ(SAE)を用いる。 ReasonScoreは、これらの推論の瞬間にアクティブなSAE特徴を識別する自動メトリクスである。 我々は,測定値によって検出された特徴を手動で自動で解釈し,不確実性,探索的思考,反射に適合する活性化パターンを持つ特徴を見出す。 ステアリング実験により、これらの特徴を増幅することで推論集約ベンチマーク(+2.2%)のパフォーマンスが向上し、より長い推論トレース(+20.5%)が生成されることを示した。 モデル差分法を用いて、これらの特徴が推論能力を持つモデルにのみ存在することを示す。 私たちの研究は、LLMにおける推論の機械的理解に向けた第一歩を提供します。 https://github.com/AIRI-Institute/SAE-Reasoningで利用可能なコード

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