新方法DCD按样本聚类发现语言模型电路
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新方法DCD按样本聚类发现语言模型电路
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AI 综述
研究者 Daking Rai、Mor Geva 和 Ziyu Yao 提出数据驱动的电路发现方法 DCD，针对同一任务内不同样本可能依赖不同机制的机制多样性问题，在电路发现流程前加入分组步骤。 其具体实现 DCD-Cluster 通过对逐样本归因模式做聚类来划分子集。研究者在四个任务和三个模型上把数据集分解为多个子集，各子集的电路呈现不同的忠实度模式，为样本间机制差异提供假设。
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最新进展10月15日 12:00
Data-driven Circuit Discovery：语言模型可解释性新方法 DCD报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIData-driven Circuit Discovery：语言模型可解释性新方法 DCD
研究者提出 Data-driven Circuit Discovery（DCD），在电路发现流程前加入分组步骤，以应对同一任务内不同样本依赖不同机制的机制多样性问题。其具体实现 DCD-Cluster 通过对逐样本归因模式做聚类来划分子集，在四个任务和三个模型上把数据集分解为多个子集，其电路呈现不同的忠实度模式，为样本间机制差异提供假设。
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