論文の概要: Mechanistic Interpretability for Large Language Model Alignment: Progress, Challenges, and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11180v1
- Date: Wed, 21 Jan 2026 11:43:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-15 14:54:53.730667
- Title: Mechanistic Interpretability for Large Language Model Alignment: Progress, Challenges, and Future Directions
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルアライメントのための機械論的解釈可能性:進歩,課題,今後の方向性
- Authors: Usman Naseem,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがる優れた機能を実現しているが、内部決定プロセスはほとんど不透明である。
機械的解釈可能性(Mechanistic Interpretability)は、これらのモデルの理解と整合性のための重要な研究の方向性として現れている。
我々は、人間のフィードバックからの強化学習、立憲AI、スケーラブルな監視など、解釈可能性に関する洞察がどのようにアライメント戦略に影響を与えたかを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.821238326410324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have achieved remarkable capabilities across diverse tasks, yet their internal decision-making processes remain largely opaque. Mechanistic interpretability (i.e., the systematic study of how neural networks implement algorithms through their learned representations and computational structures) has emerged as a critical research direction for understanding and aligning these models. This paper surveys recent progress in mechanistic interpretability techniques applied to LLM alignment, examining methods ranging from circuit discovery to feature visualization, activation steering, and causal intervention. We analyze how interpretability insights have informed alignment strategies including reinforcement learning from human feedback (RLHF), constitutional AI, and scalable oversight. Key challenges are identified, including the superposition hypothesis, polysemanticity of neurons, and the difficulty of interpreting emergent behaviors in large-scale models. We propose future research directions focusing on automated interpretability, cross-model generalization of circuits, and the development of interpretability-driven alignment techniques that can scale to frontier models.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は様々なタスクにまたがる優れた機能を実現しているが、内部決定プロセスはほとんど不透明である。
機械論的解釈可能性(すなわち、ニューラルネットワークが学習した表現や計算構造を通じてアルゴリズムをどのように実装するかの体系的研究)は、これらのモデルの理解と整合性のための重要な研究の方向として現れている。
本稿では,LLMアライメントに適用された機械的解釈可能性技術の最近の進歩について,回路発見から特徴可視化,アクティベーションステアリング,因果介入に至るまでの手法について検討する。
我々は、人間のフィードバックからの強化学習(RLHF)、立憲AI、スケーラブルな監視など、解釈可能性の洞察がどのようにアライメント戦略に影響を与えたかを分析する。
重ね合わせ仮説、ニューロンの多意味性、大規模モデルにおける創発的行動の解釈の難しさなど、主要な課題が特定される。
本稿では、自動解釈可能性、回路のクロスモデル一般化、フロンティアモデルにスケール可能な解釈可能性駆動アライメント技術の開発に焦点を当てた今後の研究方向性を提案する。
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