論文の概要: Safe-SAIL: Towards a Fine-grained Safety Landscape of Large Language Models via Sparse Autoencoder Interpretation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18127v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 03:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 16:23:42.355734
• Title: Safe-SAIL: Towards a Fine-grained Safety Landscape of Large Language Models via Sparse Autoencoder Interpretation Framework
• Title（参考訳）: Safe-SAIL:スパースオートエンコーダ解釈フレームワークによる大規模言語モデルのきめ細かい安全景観を目指して
• Authors: Jiaqi Weng, Han Zheng, Hanyu Zhang, Qinqin He, Jialing Tao, Hui Xue, Zhixuan Chu, Xiting Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)内でのSAE機能を解釈するフレームワークであるSafe-SAILを提案する。 提案手法は,SAEを最も優れた概念特異的解釈可能性で体系的に識別し,安全性関連ニューロンを説明し,解釈プロセスをスケールアップするための効率的な戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.278770676774325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Increasing deployment of large language models (LLMs) in real-world applications raises significant safety concerns. Most existing safety research focuses on evaluating LLM outputs or specific safety tasks, limiting their ability to address broader, undefined risks. Sparse Autoencoders (SAEs) facilitate interpretability research to clarify model behavior by explaining single-meaning atomic features decomposed from entangled signals. jHowever, prior applications on SAEs do not interpret features with fine-grained safety-related concepts, thus inadequately addressing safety-critical behaviors, such as generating toxic responses and violating safety regulations. For rigorous safety analysis, we must extract a rich and diverse set of safety-relevant features that effectively capture these high-risk behaviors, yet face two challenges: identifying SAEs with the greatest potential for generating safety concept-specific neurons, and the prohibitively high cost of detailed feature explanation. In this paper, we propose Safe-SAIL, a framework for interpreting SAE features within LLMs to advance mechanistic understanding in safety domains. Our approach systematically identifies SAE with best concept-specific interpretability, explains safety-related neurons, and introduces efficient strategies to scale up the interpretation process. We will release a comprehensive toolkit including SAE checkpoints and human-readable neuron explanations, which supports empirical analysis of safety risks to promote research on LLM safety.
• Abstract（参考訳）: 現実世界のアプリケーションにおける大規模言語モデル(LLM)のデプロイの増加は、重大な安全性上の懸念を引き起こす。 既存の安全研究は、LCM出力または特定の安全タスクの評価に重点を置いており、より広く未定義のリスクに対処する能力を制限する。 スパースオートエンコーダ(SAE)は、絡み合った信号から分解された単一目的の原子的特徴を説明することによって、モデル行動を明らかにするために解釈可能性の研究を促進する。 しかし、SAEの以前の応用は、きめ細かい安全に関する概念で特徴を解釈していないため、有害な応答の生成や安全規制違反といった安全クリティカルな行動には不十分である。 厳密な安全性分析のためには、これらのリスクの高い振る舞いを効果的に捉えるための、多種多様な安全関連特徴を抽出する必要があるが、2つの課題に直面している。 本稿では,安全領域の機械的理解を促進するため,LLM内のSAE特徴を解釈するフレームワークであるSafe-SAILを提案する。 提案手法は,SAEを最も優れた概念特異的解釈可能性で体系的に識別し,安全性関連ニューロンを説明し,解釈プロセスをスケールアップするための効率的な戦略を導入する。 SAEチェックポイントとヒト可読性ニューロンの説明を含む包括的なツールキットをリリースし、LLM安全性の研究を促進するための安全性リスクの実証分析を支援する。

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