Del aislamiento al enredo: ¿Separación de conceptos en interpretabilidad?
Los métodos de interpretabilidad (SAEs, sondas) buscan separar conceptos, pero manipular características afecta múltiples conceptos, desafiando la independencia
#dispersos
Los circuitos de modelos de lenguaje son dispersos en la base de neuronas
Descubre cómo las neuronas MLP son tan dispersas como los autoencoders dispersos, permitiendo trazar circuitos causales en modelos de lenguaje sin coste adicional de entrenamiento.
Descubrimiento Discreto de Conceptos entre Capas para Modelos de Lenguaje
CLVQ-VAE logra interpretar modelos de lenguaje con precisión humana del 78% y elimina conceptos clave reduciendo la precisión hasta un 93%. ¡Descúbrelo!
ICA Lens: Interpretando modelos de lenguaje sin entrenar otro diccionario
Descubre cómo ICALens usa ICA para encontrar direcciones interpretables en LLMs sin entrenar diccionarios, superando a los SAEs en eficiencia y sondas.
Características inestables y dependencia de semillas en SAEs
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SpenseGPT: Poda práctica de una sola pasada con GEMMs dispersos y densos
Descubre SpenseGPT: poda one-shot que acelera la inferencia de LLMs hasta 1.2x en GPUs B200 con FP8, manteniendo la precisión. Formato híbrido 2:4 y denso.
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Interacciones entre características en crosscoders: pruebas compactas
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Interpretación y control de un modelo TTS con autoencoders dispersos
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Predicción de tráfico marítimo con redes neuronales de grafos y cabeza Tweedie
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Análisis Graphop de GNN en Grafos Dispersos: Generalización y Aproximación
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