論文の概要: Confidence and Calibration of Activation Oracles for Reliable Interpretation of Language Model Internals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26045v1
• Date: Mon, 25 May 2026 17:08:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:20.537299
• Title: Confidence and Calibration of Activation Oracles for Reliable Interpretation of Language Model Internals
• Title（参考訳）: 言語モデル内部の信頼性解釈のための活性化オラクルの信頼性と校正
• Authors: Federico Torrielli, Peter Schneider-Kamp, Lukas Galke Poech,
• Abstract要約: 活性化オラクルの信頼性を推定するための6つの異なる手法について検討した。 ブートストラップモード周波数は、テスト対象者の中で最良の校正法である。 ログプロブベースラインは、低コストで高速トリアージ信号として機能することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4305775926851334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Activation oracles aim to make the activations of other models legible to humans and yield promising results compared to white-box interpretability techniques. However, uncertainty quantification (UQ) for the natural-language outputs of such activation oracles is so far understudied. Here, we investigate 6 different methods for estimating the confidence of activation oracles and evaluate how well-calibrated their confidence scores are. Our experiments on 6,000 samples per oracle (varying verbalizer and context prompts) reveal that bootstrap mode frequency is the best-calibrated method among those tested (ECE 5.7% vs. 25.5% for the answer-word log-probability on Qwen3-8B; 10.3% vs. 13.1% on Qwen3.6-27B), and that the log-prob baseline can serve as a fast triage signal at a fraction of the cost. Code and the patched trainer are available at https://github.com/federicotorrielli/probabilistic_activation_oracles.
• Abstract（参考訳）: アクティベーション・オラクルは、他のモデルのアクティベーションを人間に正当化し、ホワイトボックスの解釈可能性技術と比較して有望な結果をもたらすことを目的としている。 しかしながら、このような活性化オラクルの自然言語出力に対する不確実量化(UQ)は、これまで検討されてきた。 そこで本研究では,アクティベーション・オーラクルの信頼度を推定する6つの方法を検討した。 Qwen3-8Bの回答語対数確率はECE 5.7%対25.5%、Qwen3.6-27Bの回答語対数対13.1%、対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数対数である。 コードとパッチ付きトレーナーはhttps://github.com/federicotorrielli/probabilistic_activation_oraclesで入手できる。

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