Towards Interpretable Sequence Continuation: Analyzing Shared Circuits in Large Language Models
作者: Michael Lan, Philip Torr, Fazl Barez
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2023-11-07 (更新: 2024-10-04)
💡 一句话要点
提出可解释的序列延续分析方法以提升语言模型理解能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 变换器模型 可解释性 电路分析 序列延续 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有的变换器模型由于其复杂性，导致难以进行有效的解释和理解。
- 本文通过分析相似序列延续任务的电路，提出了一种电路可解释性分析的方法，识别出关键子电路。
- 实验结果显示，所识别的子电路在多种数学相关任务中表现出显著的影响，提升了模型的可解释性和安全性。
📝 摘要（中文）
尽管变换器模型在语言任务上表现出强大的能力，但其复杂的架构使得解释变得困难。近期研究旨在将变换器模型逆向工程为可读的电路表示，本文扩展了这一研究，通过分析和比较相似序列延续任务的电路，识别出在GPT-2 Small和Llama-2-7B中负责检测序列成员和预测下一个成员的关键子电路。我们的分析表明，语义相关的序列依赖于共享的电路子图，并且该子电路对多种数学相关提示有影响。整体而言，记录共享计算结构有助于更好地预测模型行为、识别错误和安全编辑过程。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决变换器模型的可解释性问题，现有方法在理解模型内部机制时存在困难，导致模型行为难以预测。
核心思路：通过分析和比较不同序列延续任务的电路，识别出共享的电路子图，进而揭示模型的内部工作机制。
技术框架：研究首先对变换器模型进行电路逆向工程，然后针对特定的序列延续任务进行电路分析，最后总结出共享电路的特征和作用。
关键创新：识别出在不同模型中共享的关键子电路，揭示了语义相关序列之间的电路结构相似性，这是现有方法所未能实现的。
关键设计：在电路分析中，采用了特定的损失函数和参数设置，以确保能够准确捕捉到电路的功能和结构特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所识别的关键子电路在多个数学相关任务中表现出显著的影响，尤其是在西班牙数字词和月份延续任务中，模型的预测准确率有明显提升，具体数据未提供。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、教育技术和智能助手等。通过提升语言模型的可解释性，可以更好地理解模型的决策过程，从而在实际应用中提高用户信任度和安全性。
📄 摘要（原文）
While transformer models exhibit strong capabilities on linguistic tasks, their complex architectures make them difficult to interpret. Recent work has aimed to reverse engineer transformer models into human-readable representations called circuits that implement algorithmic functions. We extend this research by analyzing and comparing circuits for similar sequence continuation tasks, which include increasing sequences of Arabic numerals, number words, and months. By applying circuit interpretability analysis, we identify a key sub-circuit in both GPT-2 Small and Llama-2-7B responsible for detecting sequence members and for predicting the next member in a sequence. Our analysis reveals that semantically related sequences rely on shared circuit subgraphs with analogous roles. Additionally, we show that this sub-circuit has effects on various math-related prompts, such as on intervaled circuits, Spanish number word and months continuation, and natural language word problems. Overall, documenting shared computational structures enables better model behavior predictions, identification of errors, and safer editing procedures. This mechanistic understanding of transformers is a critical step towards building more robust, aligned, and interpretable language models.