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यह शोधपत्र तंत्रिका नेटवर्कों को सरल घटकों में विघटित करने की प्रक्रिया पर विचार करता है, जो रिवर्स इंजीनियरिंग का एक महत्वपूर्ण चरण है। मौजूदा विघटन विधियों की कमियों को दूर करने के लिए, हम एक रैखिक पैरामीटर विघटन ढाँचा प्रस्तावित करते हैं जो तंत्रिका नेटवर्क पैरामीटरों को उन सदिशों के योग में विघटित करता है जिनका उपयोग पैरामीटर स्पेस में विरल रूप से किया जाता है। हालाँकि, मौजूदा मुख्यधारा विधि, एट्रिब्यूशन-आधारित पैरामीटर विघटन (APD), अपनी गणना लागत और हाइपरपैरामीटर संवेदनशीलता के कारण अव्यावहारिक है। इस शोधपत्र में, हम स्टोकेस्टिक पैरामीटर विघटन (SPD) प्रस्तुत करते हैं, जो एक नवीन विधि है जो APD की तुलना में हाइपरपैरामीटरों के लिए अधिक मापनीय और सुदृढ़ है। हम प्रदर्शित करते हैं कि SPD, APD की तुलना में बड़े और अधिक जटिल मॉडलों को विघटित कर सकता है, जिससे सीखे गए पैरामीटर संकुचन जैसी समस्याओं से बचा जा सकता है, और खिलौना मॉडलों में वास्तविक तंत्रों की बेहतर पहचान की जा सकती है। कारण-प्रभाव मध्यस्थता विश्लेषण को नेटवर्क विघटन विधियों से जोड़कर, हम बड़े मॉडलों के लिए रैखिक पैरामीटर विघटन विधियों की मापनीयता संबंधी समस्याओं का समाधान करते हैं, जिससे यांत्रिक व्याख्या के लिए नई शोध संभावनाएँ खुलती हैं। हमने एसपीडी और पुनरुत्पादनीय प्रयोगों को चलाने के लिए एक लाइब्रेरी जारी की है ( https://github.com/goodfire-ai/spd/tree/spd-paper )।
हम एक एसपीडी एल्गोरिथ्म प्रस्तुत करते हैं जो एपीडी की तुलना में हाइपरपैरामीटर्स के लिए अधिक स्केलेबल और मजबूत है।
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सीखे गए मापदंडों को कम करने की समस्या का समाधान करना, जो कि एपीडी में एक समस्या है।
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खिलौना मॉडल से वास्तविक तंत्र की अधिक सटीकता से पहचान करें
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कारणात्मक मध्यस्थता विश्लेषण और नेटवर्क अपघटन विधियों के संयोजन के माध्यम से यंत्रवत व्याख्या पर अनुसंधान का विस्तार करना।
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एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी जारी की गई है जो SPD को चला और पुनरुत्पादित कर सकती है।
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Limitations:
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प्रस्तावित एसपीडी एल्गोरिथम का प्रदर्शन खिलौना मॉडल और अपेक्षाकृत बड़े मॉडल तक सीमित है, और वास्तविक दुनिया के बड़े पैमाने के मॉडल के लिए इसकी सामान्यता के लिए आगे के अध्ययन की आवश्यकता है।
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वास्तविक जटिल तंत्रिका नेटवर्क पर लागू होने पर प्रदर्शन और दक्षता का आगे सत्यापन आवश्यक है।
