論文の概要: Interpreting Transformers Through Attention Head Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04398v3
• Date: Mon, 12 Jan 2026 16:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-13 15:02:56.465801
• Title: Interpreting Transformers Through Attention Head Intervention
• Title（参考訳）: 注意頭干渉による変圧器の解釈
• Authors: Mason Kadem, Rong Zheng,
• Abstract要約: メカニスティック解釈は、ハイテイクドメインにおける説明責任と制御を可能にする。 最近の研究は、機械的理解がモデル行動のターゲット制御を可能にしていることを示している。 本稿では,変圧器の因果解釈に重要な手法として,頭部介入が出現した経緯を追究する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.359807654268406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks are growing more capable on their own, but we do not understand their neural mechanisms. Understanding these mechanisms' decision-making processes, or mechanistic interpretability, enables (1) accountability and control in high-stakes domains, (2) the study of digital brains and the emergence of cognition, and (3) discovery of new knowledge when AI systems outperform humans. This paper traces how attention head intervention emerged as a key method for causal interpretability of transformers. The evolution from visualization to intervention represents a paradigm shift from observing correlations to causally validating mechanistic hypotheses through direct intervention. Head intervention studies revealed robust empirical findings while also highlighting limitations that complicate interpretation. Recent work demonstrates that mechanistic understanding now enables targeted control of model behaviour, successfully suppressing toxic outputs and manipulating semantic content through selective attention head intervention, validating the practical utility of interpretability research for AI safety.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、自力でより機能的に成長していますが、ニューラルネットワークのメカニズムは理解していません。 これらのメカニズムの意思決定過程(機械的解釈可能性)を理解することで、(1)ハイテイク領域における説明責任と制御、(2)デジタル脳の研究と認知の出現、(3)AIシステムが人間を上回ったときの新しい知識の発見が可能になる。 本稿では,変圧器の因果解釈に重要な手法として,頭部介入が出現した経緯を追究する。 可視化から介入への進化は、相関の観察から直接介入による機械的仮説の因果的検証へのパラダイムシフトを表している。 頭部介入研究は、解釈を複雑にする限界を強調しつつ、堅牢な経験的発見を示した。 最近の研究は、機械的理解がモデル行動のターゲット制御を可能にし、有害な出力を抑え、選択的注意頭介入を通じてセマンティックコンテンツを操作し、AI安全のための解釈可能性研究の実用性を検証することを実証している。

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