单次前向传播提取注意力路由电路
原文标题：Attention as a Routing Graph: Live Circuit Extraction from a Single Forward Pass
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研究者提出将注意力视为路由图，仅通过一次前向传播提取指向答案的关键路径，并验证其因果重要性。在GPT-2 Small、GPT-2 Medium和Pythia-410M的归纳与IOI任务上，消融提取边对模型的损害远大于随机消融同规模边。该方法成本仅为逐头补丁扫描的约百分之一，但作者强调这只是廉价草图而非完整电路图谱。
- 问题
- 寻找语言模型内部电路通常需要大量干预实验，成本高。
- 方法
- 把注意力当作路由图，仅用一次前向传播保留指向答案的少量路由，再验证其因果重要性。
- 结果
- 在归纳与IOI任务上，消融提取边对模型的损害远大于随机消融同规模边；成本约为逐头补丁扫描的百分之一。
- 影响
- 为可解释性提供极低成本的因果草图，适合快速定位关键注意力路径，但不能当作完整电路图谱。
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