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Este artículo explora la descomposición de redes neuronales en componentes más simples, un paso clave en la ingeniería inversa. Para abordar las deficiencias de los métodos de descomposición existentes, proponemos un marco de descomposición lineal de parámetros que descompone los parámetros de la red neuronal en una suma de vectores que se utilizan escasamente en el espacio de parámetros. Sin embargo, el método convencional actual, la Descomposición de Parámetros Basada en Atribución (APD), resulta poco práctico debido a su coste computacional y la sensibilidad a los hiperparámetros. En este artículo, presentamos la Descomposición Estocástica de Parámetros (SPD), un método novedoso que es más escalable y robusto a los hiperparámetros que la APD. La SPD puede descomponer modelos más grandes y complejos que la APD, evita problemas como la contracción de parámetros aprendidos y demuestra una mejor identificación de los mecanismos subyacentes en modelos de juguete. Al vincular el análisis de mediación causal con los métodos de descomposición de redes, abordamos los problemas de escalabilidad de los métodos de descomposición lineal de parámetros para modelos a gran escala, abriendo nuevas posibilidades de investigación para la interpretabilidad mecanicista. Hemos lanzado una biblioteca para ejecutar SPD y experimentos reproducibles ( https://github.com/goodfire-ai/spd/tree/spd-paper ).
Presentamos un algoritmo SPD que es más escalable y robusto a los hiperparámetros que APD.
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Resolver el problema de reducción de parámetros aprendidos, que es un problema en APD.
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Identificar con mayor precisión los mecanismos reales a partir de modelos de juguete
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Ampliar la investigación sobre la interpretación mecanicista mediante la combinación de análisis de mediación causal y métodos de descomposición de redes.
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Se publica una biblioteca de código abierto que puede ejecutar y reproducir SPD.
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Limitations:
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El rendimiento del algoritmo SPD propuesto está limitado a modelos de juguete y modelos relativamente grandes, y su generalización a modelos de gran escala del mundo real requiere más estudios.
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Se requiere una mayor verificación del rendimiento y la eficiencia cuando se aplica a redes neuronales complejas reales.
