Fugu-MT 論文翻訳(概要): eDIF: A European Deep Inference Fabric for Remote Interpretability of LLM

論文の概要: eDIF: A European Deep Inference Fabric for Remote Interpretability of LLM

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10553v1
Date: Thu, 14 Aug 2025 11:45:34 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.290356
Title: eDIF: A European Deep Inference Fabric for Remote Interpretability of LLM
Title（参考訳）: eDIF: LLMのリモート解釈性のための欧州の深部推論ファブリック
Authors: Irma Heithoff. Marc Guggenberger, Sandra Kalogiannis, Susanne Mayer, Fabian Maag, Sigurd Schacht, Carsten Lanquillon,
Abstract要約: 本稿では,欧州深部推論ファブリック(eDIF)の展開可能性について検討する。 eDIFはNDIF互換のインフラであり、大規模言語モデルにおける機械的解釈可能性の研究をサポートするように設計されている。このプロジェクトでは、Ansbach University of Applied Sciencesでホストされ、パートナー機関と相互接続するGPUベースのクラスタが導入されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: This paper presents a feasibility study on the deployment of a European Deep Inference Fabric (eDIF), an NDIF-compatible infrastructure designed to support mechanistic interpretability research on large language models. The need for widespread accessibility of LLM interpretability infrastructure in Europe drives this initiative to democratize advanced model analysis capabilities for the research community. The project introduces a GPU-based cluster hosted at Ansbach University of Applied Sciences and interconnected with partner institutions, enabling remote model inspection via the NNsight API. A structured pilot study involving 16 researchers from across Europe evaluated the platform's technical performance, usability, and scientific utility. Users conducted interventions such as activation patching, causal tracing, and representation analysis on models including GPT-2 and DeepSeek-R1-70B. The study revealed a gradual increase in user engagement, stable platform performance throughout, and a positive reception of the remote experimentation capabilities. It also marked the starting point for building a user community around the platform. Identified limitations such as prolonged download durations for activation data as well as intermittent execution interruptions are addressed in the roadmap for future development. This initiative marks a significant step towards widespread accessibility of LLM interpretability infrastructure in Europe and lays the groundwork for broader deployment, expanded tooling, and sustained community collaboration in mechanistic interpretability research.
Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデルにおける機械的解釈可能性研究を支援するために設計されたNDIF互換のインフラであるEuropean Deep Inference Fabric(eDIF)の展開に関する実現可能性について述べる。ヨーロッパにおけるLLM解釈可能性インフラの広範なアクセス性の必要性は、このイニシアチブが研究コミュニティの高度なモデル分析能力を民主化するきっかけとなっている。このプロジェクトでは、Ansbach University of Applied Sciencesでホストされ、パートナー機関と相互接続されたGPUベースのクラスタを導入し、NNsight API経由でリモートモデル検査を可能にする。ヨーロッパ中の16人の研究者による構造化されたパイロット研究は、プラットフォームの技術性能、ユーザビリティ、科学的有用性を評価した。ユーザはGPT-2やDeepSeek-R1-70Bといったモデルに対して、アクティベーションパッチ、因果トレース、表現分析などの介入を行った。この研究は、ユーザーエンゲージメントの段階的な増加、プラットフォーム全体の安定したパフォーマンス、そしてリモート実験能力の肯定的な受容を明らかにした。また、プラットフォームの周りにユーザーコミュニティを構築するための出発点となった。将来の開発ロードマップでは、アクティベーションデータのダウンロード期間の延長や断続的な実行中断といった、特定された制限が対処されている。このイニシアチブは、ヨーロッパにおけるLLM解釈可能性インフラストラクチャの広範なアクセシビリティへの大きな一歩であり、機械的解釈可能性研究における広範な展開、ツールの拡張、コミュニティのコラボレーションの基盤となっている。

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