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Cet article propose une technique d'apprentissage résiduel pour pallier la limitation des auto-encodeurs clairsemés (SAE) pré-entraînés, qui ne parviennent pas à capturer les caractéristiques de domaines spécifiques. Nous formons un SAE auxiliaire qui modélise l'erreur de reconstruction du SAE original afin de compléter les caractéristiques manquantes du modèle principal. Lors de l'étape d'inférence, les résultats des deux modèles sont combinés pour améliorer l'entropie croisée LLM et les mesures de variance expliquée dans divers domaines spécifiques. Cette méthode améliore sélectivement l'interprétabilité du SAE pour des domaines spécifiques en intégrant efficacement les connaissances spécifiques au domaine tout en préservant les performances du SAE original.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Nous présentons une nouvelle méthode pour améliorer efficacement l’interprétabilité des SAE pré-entraînés pour des domaines spécifiques.
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Présentation de nouvelles possibilités d'interprétation mécaniste du LLM.
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Fournit une stratégie efficace pour ajouter des fonctionnalités spécifiques au domaine sans recycler les modèles existants.
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Amélioration de l'entropie croisée LLM et des mesures de variance expliquée dans divers domaines spécifiques.
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur les performances de généralisation de la méthode proposée.
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Il convient de prendre en compte la quantité et la qualité des données spécifiques au domaine requises pour la formation auxiliaire SAE.
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Une analyse comparative avec d’autres types d’autoencodeurs ou de méthodes d’interprétation LLM est nécessaire.
