論文の概要: Causal Head Gating: A Framework for Interpreting Roles of Attention Heads in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13737v1
• Date: Mon, 19 May 2025 21:24:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.543204
• Title: Causal Head Gating: A Framework for Interpreting Roles of Attention Heads in Transformers
• Title（参考訳）: コーサルヘッドゲーティング:トランスフォーマーにおけるアテンションヘッドの役割を解釈するためのフレームワーク
• Authors: Andrew Nam, Henry Conklin, Yukang Yang, Thomas Griffiths, Jonathan Cohen, Sarah-Jane Leslie,
• Abstract要約: 本稿では,変圧器モデルにおける注目頭部の機能的役割を解釈するスケーラブルな方法として,因果頭部ゲーティング(CHG)を提案する。 CHGは頭上のソフトゲートを学び、タスクのパフォーマンスへの影響に基づいて因果分類を割り当てる。 以上の結果から,CHGスコアは単に相関ではなく因果関係の指標となり,アブレーションおよび因果媒介分析によって検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7132788234059104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present causal head gating (CHG), a scalable method for interpreting the functional roles of attention heads in transformer models. CHG learns soft gates over heads and assigns them a causal taxonomy - facilitating, interfering, or irrelevant - based on their impact on task performance. Unlike prior approaches in mechanistic interpretability, which are hypothesis-driven and require prompt templates or target labels, CHG applies directly to any dataset using standard next-token prediction. We evaluate CHG across multiple large language models (LLMs) in the Llama 3 model family and diverse tasks, including syntax, commonsense, and mathematical reasoning, and show that CHG scores yield causal - not merely correlational - insight, validated via ablation and causal mediation analyses. We also introduce contrastive CHG, a variant that isolates sub-circuits for specific task components. Our findings reveal that LLMs contain multiple sparse, sufficient sub-circuits, that individual head roles depend on interactions with others (low modularity), and that instruction following and in-context learning rely on separable mechanisms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変圧器モデルにおける注目頭部の機能的役割を解釈するスケーラブルな方法として,因果頭部ゲーティング(CHG)を提案する。 CHGは、彼らのタスクパフォーマンスへの影響に基づいて、頭上のソフトゲートを学び、それらを因果分類 – 円滑化、干渉、あるいは無関係 – に割り当てる。 仮説駆動であり、プロンプトテンプレートやターゲットラベルを必要とする、機械論的解釈可能性の以前のアプローチとは異なり、CHGは標準の次世代予測を使用して、任意のデータセットに直接適用する。 Llama 3 モデル群における複数の大言語モデル (LLM) および文法,コモンセンス,数学的推論を含む多種多様なタスクを対象としたCHG の評価を行い,CHG のスコアが因果関係ではなく因果関係の洞察を導き,アブレーションと因果関係の分析によって検証したことを示す。 また、特定のタスクコンポーネントのサブ回路を分離する変種であるCHGも導入する。 以上の結果から,LLMには複数のスパースで十分なサブ回路が含まれており,各ヘッドの役割が他との相互作用(低モジュラリティ)に依存しており,命令の追従とコンテキスト内学習は分離可能なメカニズムに依存していることがわかった。

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