본 연구는 기계적 해석 가능성 파이프라인에서 핵심 단계인 회로 발견의 효율성을 높이기 위해, 새로운 대비주의적 주의 헤드 가지치기 기법을 활용하는 하이브리드 접근 방식인 Accelerated Path Patching (APP)을 제안합니다. APP는 기존 Path Patching의 계산 비용 문제를 해결하기 위해, Contrastive-FLAP 알고리즘을 사용하여 회로 탐색 공간을 대폭 줄입니다. Contrastive-FLAP은 인과 매개 분석 기법을 활용하여 작업 특정 주의 헤드에 높은 가지치기 점수를 할당하여, 기존 가지치기 기법보다 우수한 성능의 희소 모델을 생성합니다. APP는 Contrastive-FLAP을 통해 회로 발견 알고리즘에 필요한 탐색 공간을 평균 56% 줄인 후, 남은 주의 헤드에 Path Patching을 적용하여 기존 Path Patching 대비 59.63% - 93.27%의 속도 향상을 달성했습니다.
