論文の概要: Simplifying Outcomes of Language Model Component Analyses with ELIA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18262v1
- Date: Fri, 20 Feb 2026 14:45:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-23 18:01:41.353757
- Title: Simplifying Outcomes of Language Model Component Analyses with ELIA
- Title（参考訳）: ELIAを用いた言語モデル成分分析の結果の簡易化
- Authors: Aaron Louis Eidt, Nils Feldhus,
- Abstract要約: ELIA (Explainable Language Interpretability Analysis) は、様々な言語モデルコンポーネント分析の結果を簡単にする対話型Webアプリケーションである。
このシステムは属性分析、関数ベクトル分析、回路追跡という3つの重要な手法を統合し、視覚言語モデルを用いて自然言語の説明を自動的に生成する新しい手法を導入している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.498098282753967
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While mechanistic interpretability has developed powerful tools to analyze the internal workings of Large Language Models (LLMs), their complexity has created an accessibility gap, limiting their use to specialists. We address this challenge by designing, building, and evaluating ELIA (Explainable Language Interpretability Analysis), an interactive web application that simplifies the outcomes of various language model component analyses for a broader audience. The system integrates three key techniques -- Attribution Analysis, Function Vector Analysis, and Circuit Tracing -- and introduces a novel methodology: using a vision-language model to automatically generate natural language explanations (NLEs) for the complex visualizations produced by these methods. The effectiveness of this approach was empirically validated through a mixed-methods user study, which revealed a clear preference for interactive, explorable interfaces over simpler, static visualizations. A key finding was that the AI-powered explanations helped bridge the knowledge gap for non-experts; a statistical analysis showed no significant correlation between a user's prior LLM experience and their comprehension scores, suggesting that the system reduced barriers to comprehension across experience levels. We conclude that an AI system can indeed simplify complex model analyses, but its true power is unlocked when paired with thoughtful, user-centered design that prioritizes interactivity, specificity, and narrative guidance.
- Abstract（参考訳）: 機械的解釈可能性(mechanistic interpretability)は、Large Language Models (LLMs)の内部動作を分析する強力なツールを開発したが、その複雑さはアクセシビリティのギャップを生み出し、専門家に限定している。
多様な言語モデルコンポーネント分析結果の簡易化を目的とした対話型WebアプリケーションELIA(Explainable Language Interpretability Analysis)の設計,構築,評価により,この問題に対処する。
このシステムは属性分析、関数ベクトル解析、回路追跡という3つの重要な手法を統合し、視覚言語モデルを用いてこれらの手法によって生成された複雑な視覚化のための自然言語説明(NLE)を自動的に生成する新しい手法を導入している。
このアプローチの有効性は、シンプルで静的な視覚化よりもインタラクティブで探索可能なインターフェースをはっきりと選好する混合メソッドのユーザスタディによって実証的に検証された。
統計分析では、ユーザの以前のLCM経験と理解スコアとの間に有意な相関が見られず、システムが経験レベルを越えた理解の障壁を減らしたことが示唆された。
AIシステムは、複雑なモデル分析を単純化することができるが、その真の力は、対話性、特異性、物語指導を優先する、思慮深いユーザ中心の設計と組み合わせることで解放される。
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