VPD：对抗式参数分解解读语言模型参数
原文标题：Interpreting Language Model Parameters
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论文提出对抗式参数分解（VPD）方法，将语言模型参数分解为仅实现模型学习算法一小部分的简单子组件，同时只需少量子组件即可解释网络在任意输入上的行为。该方法在对抗性选择的消融下仍保持输入输出行为，鼓励学习可机制性忠实描述网络行为的子组件。研究进一步分析子组件间交互序列如何产生输出，开启新型「电路」分析。
- 问题
- 机制可解释性难以理解参数与非线性如何计算表征。
- 方法
- 提出对抗式参数分解 VPD，在对抗性消融下仍保持输入输出行为，学习简单子组件。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为参数级电路分析提供新工具，有望从表征解释推进到算法解释。
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