[태그:] Activation Patching

  • Towards Best Practices of Activation Patching in Language Models: Metrics and Methods (ICLR 2024)

    Towards Best Practices of Activation Patching in Language Models: Metrics and Methods (ICLR 2024)

    https://www.dropbox.com/scl/fi/xiiuoz1g9kmfqj3jpd6ii/iclr24_Activation_Patching_Best_Practices.pdf?rlkey=5zlon33m52g5iq5a00kkz5t3k&dl=0 이 논문은 activation patching(= causal tracing/interchange intervention)의 실험 설정(hyperparameter) 이 interpretability 결과를 얼마나 크게 바꾸는지를 체계적으로 분석한 논문입니다.   핵심 메시지는 다음과 같습니다. “Activation patching 자체보다도,어떤 corruption method를 쓰고 어떤 metric으로 측정하느냐가localization/circuit discovery 결과를 크게 바꾼다.” 즉, 기존 mechanistic interpretability 논문들의 결과가 설정에 민감할 수 있으며, activation patching에도 “best practice”가 필요하다는 주장입니다. 1. Activation…

  • * Towards Faithful Natural Language Explanations: A Study Using Activation Patching in LLMs (EMNLP 2025)

    * Towards Faithful Natural Language Explanations: A Study Using Activation Patching in LLMs (EMNLP 2025)

    https://www.dropbox.com/scl/fi/3qaf2n2fznim1251naz2k/emnlp25_Decoding_LLM_Causal_Faithfulness.pdf?rlkey=miud7c2xrsi67o3mz7anivvub&dl=0 다음 논문은 LLM의 Natural Language Explanation (NLE)의 “faithfulness(충실성)”을 내부 causal 관점에서 측정하는 매우 중요한 메커니즘 기반 연구입니다 1. 핵심 문제 정의 문제 LLM은 CoT 등으로 **그럴듯한 설명(plausible explanation)**을 잘 생성하지만, 이 설명이 실제 내부 reasoning을 반영하는지 (faithful) 는 별개 즉, Faithfulness 정의 논문은 다음 정의를 채택: “Explanation이 모델의 실제 reasoning process를 얼마나 정확히 반영하는가”…