論文の概要: Mechanistic Data Attribution: Tracing the Training Origins of Interpretable LLM Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.21996v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 17:06:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.026309
• Title: Mechanistic Data Attribution: Tracing the Training Origins of Interpretable LLM Units
• Title（参考訳）: 機械的データ属性:解釈可能なLLMユニットのトレーニング原点の追跡
• Authors: Jianhui Chen, Yuzhang Luo, Liangming Pan,
• Abstract要約: 本稿では,MDA(Mechanistic Data Attribution)について紹介する。これは,インフルエンス関数を用いて,解釈可能なユニットを特定のトレーニングサンプルにトレースする,スケーラブルなフレームワークである。 本研究は,少数の高影響サンプルを除去または増強する目的の介入が,解釈可能な頭部の出現を顕著に調節することを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.05875226612676
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While Mechanistic Interpretability has identified interpretable circuits in LLMs, their causal origins in training data remain elusive. We introduce Mechanistic Data Attribution (MDA), a scalable framework that employs Influence Functions to trace interpretable units back to specific training samples. Through extensive experiments on the Pythia family, we causally validate that targeted intervention--removing or augmenting a small fraction of high-influence samples--significantly modulates the emergence of interpretable heads, whereas random interventions show no effect. Our analysis reveals that repetitive structural data (e.g., LaTeX, XML) acts as a mechanistic catalyst. Furthermore, we observe that interventions targeting induction head formation induce a concurrent change in the model's in-context learning (ICL) capability. This provides direct causal evidence for the long-standing hypothesis regarding the functional link between induction heads and ICL. Finally, we propose a mechanistic data augmentation pipeline that consistently accelerates circuit convergence across model scales, providing a principled methodology for steering the developmental trajectories of LLMs.
• Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)はLLMの解釈可能な回路を同定しているが、トレーニングデータの因果関係はいまだ解明されていない。 本稿では,MDA(Mechanistic Data Attribution)について紹介する。これは,インフルエンス関数を用いて,解釈可能なユニットを特定のトレーニングサンプルにトレースする,スケーラブルなフレームワークである。 Pythia family での広範囲な実験を通じて、標的の介入が少数の高影響サンプルを除去または増強すること、特に解釈可能な頭部の出現を調節すること、一方ランダムな介入は効果を示さないことを慎重に検証した。 解析の結果,繰り返し構造データ(例:LaTeX,XML)が機械的触媒として機能していることが判明した。 さらに,インコンテキスト学習能力(ICL)の同時変化が誘導頭部形成を標的とした介入によって引き起こされることが観察された。 このことは、誘導ヘッドとICLの間の機能的リンクに関する長年の仮説の直接的な因果的証拠を提供する。 最後に,LLMの発達軌道を制御するための基本手法として,モデルスケール間の回路収束を継続的に促進するメカニスティックデータ拡張パイプラインを提案する。

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