論文の概要: Unraveling the Real Working Mechanism and Inherent Flaws of GAE: A Method for Interpreting Transformer Processes from an Economic Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.07213v1
• Date: Mon, 07 Sep 2026 08:31:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.389477
• Title: Unraveling the Real Working Mechanism and Inherent Flaws of GAE: A Method for Interpreting Transformer Processes from an Economic Perspective
• Title（参考訳）: GAEの実際の作業メカニズムと継承欠陥の解明--経済的な観点からのトランスフォーマープロセスの解釈法
• Abstract要約: 本稿では,GAE(Generic Attention-model Explainability)を研究対象とし,本手法の実際の動作メカニズムと欠点について考察する。 GAEの動作機構と欠陥を指摘した後、より合理的なトランスフォーマー解釈法として累積アセットホールディングス(CAH)を提案する。 本研究で採用したモデル簡易化研究手法と加法操作の解析は,XAIにおける他の研究成果にインスピレーションを与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1760536522571807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We observe a phenomenon that current algorithmic research in the field of explainable artificial intelligence primarily pursues better performance on several proxy metrics. On the one hand, these proxy metrics themselves are more or less flawed and cannot properly measure the quality of methods. On the other hand, metric-oriented research approaches often lead to the neglect of the rationality and interpretability of the methods themselves. Explainable artificial intelligence is abbreviated as XAI. The metric-driven research paradigm has resulted in a lack of interpretability of the relevant XAI methods themselves. Accordingly, there is a need for interpretability research on XAI methods, which can be playfully referred to as XXAI. This paper is one of our works on XXAI. This paper takes Generic Attention-model Explainability (GAE), a widely influential model interpretation method , or rather, XAI method that represents an important technical route, as the research object, and explores the real working mechanism and flaws of this method as well as the technical route it represents. Based on the conclusions of this study, it may be necessary to re-examine or verify GAE-related methods and their domain applications. We argue that GAE is an interpretation method that focuses on the attention process. After pointing out the working mechanism and flaws of GAE, we propose Cumulative Asset Holdings (CAH), a more reasonable Transformer interpretation method integrating both process-based and feature-based ideas from an economic zero-sum games perspective. In addition, it is worth noting that our method is applicable to models with special tokens, where existing methods may suffer from limitations. The model simplification research method and the analysis of additive operations adopted in this study may provide inspiration for other research works in XAI.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能の分野における現在のアルゴリズム研究が、いくつかのプロキシメトリクスの性能向上を第一に追求している現象を観察する。 一方、これらのプロキシメトリクス自体は、多かれ少なかれ欠陥があり、メソッドの品質を適切に測定することはできない。 一方、計量指向の研究アプローチは、メソッド自体の合理性と解釈可能性を無視していることが多い。 説明可能な人工知能はXAIと略される。 計量駆動研究パラダイムは、関連するXAI手法自体の解釈可能性の欠如を招いた。 そのため、XAI手法の解釈可能性研究の必要性が指摘され、XXAIと呼ぶことができる。 本論文はXXAIに関する我々の研究の1つです。 本稿では,重要な技術経路を表すXAI手法であるGAE(Generic Attention-model Explainability)を研究対象として取り上げ,本手法の実際の動作機構と欠点と,その技術経路について考察する。 本研究の結論に基づき,GAE関連手法とそのドメイン応用を再検討し,検証する必要があるかもしれない。 我々は,GAEは注意プロセスに焦点をあてた解釈手法であると主張している。 本稿では,GAEの動作機構と欠陥を指摘した上で,プロセスベースと特徴ベースの両方を経済的なゼロサムゲームの観点から統合した,より合理的なトランスフォーマー解釈法であるCumulative Asset Holdings (CAH)を提案する。 さらに,既存のメソッドが制限に悩まされる可能性のある特別なトークンを持つモデルに適用可能であることも注目に値する。 本研究で採用したモデル簡易化研究手法と加法操作の解析は,XAIにおける他の研究成果にインスピレーションを与える可能性がある。

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