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La quête du bon médiateur : étude de l'interprétabilité mécaniste à travers le prisme de l'analyse de la médiation causale
Created by
Haebom
Auteur
Aaron Mueller, Jannik Brinkmann, Millicent Li, Samuel Marks, Koyena Pal, Nikhil Prakash, Can Rager, Aruna Sankaranarayanan, Arnab Sen Sharma, Jiuding Sun, Eric Todd, David Bau, Yonatan Belinkov
Contour
Cet article présente une perspective intégrée sur l'étude de l'interprétabilité des modèles de langage naturel. Il souligne les lacunes théoriques et les méthodes d'évaluation incohérentes des études existantes et reformule la recherche sur l'interprétabilité en s'appuyant sur l'analyse de la médiation causale. Il catégorise différents types d'unités causales (médiateurs) et les méthodes permettant de les explorer, en analysant les forces et les faiblesses de chacun, facilitant ainsi le choix de la méthode la plus adaptée à l'objectif de recherche. De plus, il propose des recommandations pratiques pour la découverte de nouveaux médiateurs et le développement de méthodes d'évaluation standardisées.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Sur la base de l’analyse de médiation causale, les fondements théoriques de la recherche sur l’interprétabilité peuvent être renforcés et la cohérence de la méthodologie de recherche peut être augmentée.
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Il permet de sélectionner les supports et les méthodes d’exploration appropriés en fonction de l’objectif de la recherche.
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Fournit une orientation pour la découverte de nouveaux médias et le développement d’évaluations standardisées.
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Favorise une compréhension intégrée du domaine de la recherche sur l’interprétabilité.
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Limitations:
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Une expertise en analyse de médiation causale peut être requise.
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Une validation supplémentaire est nécessaire pour déterminer si le cadre proposé est applicable à toutes les études d’interprétabilité.
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Découvrir de nouveaux médias et développer des évaluations standardisées sont des tâches qui nécessitent du temps et des efforts.
