研究：GPT-2 注意力头消融因果推断存在投影层混淆
原文标题：When Do Attention-Head Ablations Support Causal Claims? Projection-Level Confounds, Floor Effects, and Matched Controls
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论文以 GPT-2 small 为例，指出注意力头消融这一常用因果推断方法在干预语义、评估指标与控制设计不严谨时结论脆弱。投影后实现的「置零」与修正的投影前消融几乎不相关（Pearson r=0.057），且选出完全不同的 top-5 重要头。作者强调单头消融本身不足以支撑因果结论，需要正确的干预位置、非饱和连续指标与匹配的留出对照。
- 问题
- 注意力头消融这一常用因果推断方法，在干预语义、指标与控制不严谨时结论脆弱。
- 方法
- 对比投影后置零与修正的投影前消融，用金标token对数概率替代二值准确率，并做发现/留出划分与1000次匹配随机头对照。
- 结果
- 两种消融几乎不相关（Pearson r=0.057）且top-5重要头完全不重叠；修正后排名跨划分稳定（Spearman rho=0.974），top-5显著超对照（p=0.001）。
- 影响
- 提醒可解释性与模型编辑工作不要轻信单头消融结论，需规范干预位置、连续指标与匹配对照。
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GPT-2研究：投影后置零与修正的投影前消融几乎不相关（r=0.057），选出完全不同的top-5头
- •投影后实现的「置零」与修正的投影前消融Pearson r仅0.057，top-5重要头完全不重叠
- •二元准确率会掩盖行为地板与天花板效应，gold-token对数概率仍保持梯度
- •用发现/留出划分与1000次匹配随机头、层匹配头对照，修正后排名跨划分稳定（Spearman rho=0.974）
- •top-5头显著超过两类对照分布（Monte Carlo p=0.001），但任务特异性证据在GPT-2上不稳健
- •DistilGPT2复现保留干预语义与匹配对照结论
为什么重要：对大量基于注意力头消融的机制可解释性结论提出方法论警告：干预位置、指标与控制设计不严谨时，因果推断可能整体失效。
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