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FADE : Pourquoi de mauvaises descriptions se produisent dans de bonnes fonctionnalités
Created by
Haebom
Auteur
Bruno Puri, Aakriti Jain, Elena Golimblevskaia, Patrick Kahardipraja, Thomas Wiegand, Wojciech Samek, Sebastian Lapuschkin
Contour
Cet article présente les avancées récentes en matière d'interprétabilité mécanique, qui mettent en évidence le potentiel des pipelines d'interprétation automatisés dans l'analyse de la représentation latente des modèles linguistiques à grande échelle (MLH). Bien qu'ils puissent améliorer notre compréhension des mécanismes sous-jacents, il existe un manque de méthodes d'évaluation standardisées pour évaluer la validité des caractéristiques découvertes. Par conséquent, nous présentons FADE (Feature Alignment to Description Evaluation), un cadre évolutif et indépendant du modèle pour l'évaluation automatique des alignements caractéristiques-explications. FADE évalue les alignements selon quatre indicateurs clés : clarté, réactivité, pureté et fidélité, et quantifie systématiquement les sources d'inadéquation entre les caractéristiques et leurs explications correspondantes. Notre objectif est d'améliorer la qualité des explications en analysant les explications de caractéristiques open source existantes et en évaluant les composants clés des pipelines d'interprétation automatisés. Nos résultats mettent en évidence les défis fondamentaux liés à la génération d'explications de caractéristiques, notamment en comparant les neurones SAE et MLP, et offrent un aperçu des limites de l'interprétabilité automatisée et des orientations futures. FADE est publié sous forme de package open source ( https://github.com/brunibrun/FADE) .
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons FADE, un cadre standardisé pour évaluer les pipelines d'interprétation automatisés pour l'analyse de représentation latente dans LLM.
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Contribue à améliorer la qualité de l'alignement des descriptions de fonctionnalités via FADE.
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Fournit un aperçu des difficultés liées à la génération de descriptions de fonctionnalités pour les neurones SAE et MLP.
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Limites de l’interprétabilité automatisée et orientations futures.
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Assurer la reproductibilité et l'extensibilité de la recherche en publiant FADE en open source.
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Limitations:
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Les performances de FADE peuvent dépendre de la qualité des descriptions de fonctionnalités utilisées.
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La vérification de la généralisabilité est nécessaire pour différents types de LLM et de méthodes d’extraction de fonctionnalités.
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L’analyse d’architectures de modèles autres que les neurones SAE et MLP est nécessaire.
