論文の概要: TabPFN Through The Looking Glass: An interpretability study of TabPFN and its internal representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08181v1
• Date: Tue, 13 Jan 2026 03:14:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:19.042857
• Title: TabPFN Through The Looking Glass: An interpretability study of TabPFN and its internal representations
• Title（参考訳）: TabPFN through the Looking Glass: An Interpretability Study of TabPFN and its internal representations
• Authors: Aviral Gupta, Armaan Sethi, Dhruv Kumar,
• Abstract要約: モデルに隠された表現の内部に符号化された情報を解析する。 我々は,モデルの予測過程に関わる中間量と最終量の両方に対応する明確な信号を観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3986052226424095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tabular foundational models are pre-trained models designed for a wide range of tabular data tasks. They have shown strong performance across domains, yet their internal representations and learned concepts remain poorly understood. This lack of interpretability makes it important to study how these models process and transform input features. In this work, we analyze the information encoded inside the model's hidden representations and examine how these representations evolve across layers. We run a set of probing experiments that test for the presence of linear regression coefficients, intermediate values from complex expressions, and the final answer in early layers. These experiments allow us to reason about the computations the model performs internally. Our results provide evidence that meaningful and structured information is stored inside the representations of tabular foundational models. We observe clear signals that correspond to both intermediate and final quantities involved in the model's prediction process. This gives insight into how the model refines its inputs and how the final output emerges. Our findings contribute to a deeper understanding of the internal mechanics of tabular foundational models. They show that these models encode concrete and interpretable information, which moves us closer to making their decision processes more transparent and trustworthy.
• Abstract（参考訳）: タブラル基礎モデルは、幅広い表データタスクのために設計された事前訓練されたモデルである。 ドメイン間での強いパフォーマンスを示しているが、内部表現や学習概念はいまだに理解されていない。 この解釈可能性の欠如は、これらのモデルがどのようにして入力機能を処理し変換するかを研究することが重要である。 本研究では、モデルの内部に隠された表現に符号化された情報を解析し、これらの表現が層を横断してどのように進化するかを調べる。 我々は,線形回帰係数の存在,複素式からの中間値,および初期層における最終解の検証を行う一連の探索実験を行った。 これらの実験により、モデルが内部で実行する計算について推論することができる。 本結果は,有意義かつ構造化された情報が表層基礎モデルの表現内に格納されていることを示す。 我々は,モデルの予測過程に関わる中間量と最終量の両方に対応する明確な信号を観察した。 これにより、モデルがどのようにインプットを洗練し、最終的なアウトプットが現れるかが分かる。 本研究は,表層基礎モデルの内部力学の深い理解に寄与する。 これらのモデルが具体的で解釈可能な情報をエンコードしていることが示されています。

関連論文リスト

• ExPLAIND: Unifying Model, Data, and Training Attribution to Study Model Behavior [39.590138981646696]
  ポストホックの解釈可能性のメソッドは、通常、モデルの振る舞いをそのコンポーネント、データ、または独立した訓練軌跡に関連付ける。 これらの観点をすべて統合した統合フレームワークであるExPLAINDを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T14:53:11Z)
• Internal Causal Mechanisms Robustly Predict Language Model Out-of-Distribution Behaviors [61.92704516732144]
  正当性予測の最も堅牢な特徴は、モデルの振舞いに特徴的な因果的役割を果たすものであることを示す。 モデル出力の正しさを予測するために因果メカニズムを利用する2つの手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-17T00:31:39Z)
• TabRep: Training Tabular Diffusion Models with a Simple and Effective Continuous Representation [16.907006955584343]
  拡散モデルはデータ生成の主要な生成モデルである。 統一された連続表現で訓練されたトレーニングアーキテクチャであるTabRepを紹介する。 この結果から,TabRepは幅広い評価スイートにおいて優れた性能を発揮することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T07:44:27Z)
• I Predict Therefore I Am: Is Next Token Prediction Enough to Learn Human-Interpretable Concepts from Data? [76.15163242945813]
  大規模言語モデル (LLM) は、多くの人が知能の形式を示すと結論づけている。 本稿では,潜在離散変数として表現される人間解釈可能な概念に基づいてトークンを生成する新しい生成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T01:21:17Z)
• Causal Estimation of Memorisation Profiles [58.20086589761273]
  言語モデルにおける記憶の理解は、実践的および社会的意味を持つ。 覚書化(英: Memorisation)とは、モデルがそのインスタンスを予測できる能力に対して、あるインスタンスでトレーニングを行うことによる因果的影響である。 本稿では,計量学の差分差分設計に基づく,新しい,原理的,効率的な記憶推定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:59:09Z)
• Explain, Edit, and Understand: Rethinking User Study Design for Evaluating Model Explanations [97.91630330328815]
  我々はクラウドソーシング研究を行い、真偽のホテルレビューと偽のホテルレビューを区別するために訓練された詐欺検出モデルと対話する。 単語の線形バッグモデルでは、トレーニング中に特徴係数にアクセスした参加者は、非説明制御と比較して、テストフェーズにおいてモデルの信頼性が大幅に低下する可能性があることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T18:29:56Z)
• Explainable Deep Modeling of Tabular Data using TableGraphNet [1.376408511310322]
  付加的特徴属性の形で説明可能な予測を生成する新しいアーキテクチャを提案する。 説明可能なモデルはブラックボックスモデルと同じレベルの性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-12T20:02:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。