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解释性语言模型特征发现
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论文简述:在这篇名为Sparse Autoencoders Find Highly Interpretable Features in Language Models的论文中,作者们提出了一种使用稀疏自动编码器来识别语言模型内部可解释特征的方法。他们发现,神经网络内部的多义性(polysemanticity)是一个阻碍我们更好地理解神经网络内部运作的关键因素,而多义性的原因之一是超位置(superposition)现象,即神经网络通过在激活空间中使用过完整的方向集来表示多于神经元数量的特征,而不是将特征分配给单个神经元。为了克服这个问题,作者们使用了稀疏自动编码器来重建语言模型的内部激活。这些自动编码器学会了比使用其他方法识别的方向更可解释和单义性的特征集合。通过去除这些特征,可以实现精确的模型编辑,例如删除诸如代词预测等功能,同时较少地破坏模型行为。这篇论文表明,可以使用一种可扩展的无监督方法来解决语言模型中的超位置问题。这种方法可以作为一个基础,为未来的机制性可解释性工作提供支持,从而实现更高的模型透明度和可控性。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.08600
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