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Interpretabilidad Mecanística en Grandes Modelos de Lenguaje

Comprendiendo las representaciones internas y mecanismos computacionales en modelos de lenguaje basados en transformers.

Interpretabilidad Mecanística en Grandes Modelos de Lenguaje

Resumen: Investigamos los mecanismos internos de grandes modelos de lenguaje a través del análisis de circuitos, revelando estructuras computacionales interpretables.

Introducción

A medida que los modelos de lenguaje crecen en tamaño y capacidad, comprender su funcionamiento interno se vuelve cada vez más crítico para:

  • Seguridad y alineación
  • Depuración y mejora
  • Construcción de confianza en sistemas de IA

Metodología

Empleamos técnicas novedosas para mapear circuitos computacionales dentro de las capas del transformer:

  1. Análisis de cabezas de atención
  2. Descomposición del flujo residual
  3. Métodos de atribución de características

Hallazgos Clave

Nuestro análisis revela:

  • Cabezas de atención especializadas para diferentes tareas lingüísticas
  • Composición jerárquica de características a través de capas
  • Motivos computacionales emergentes en modelos grandes

Implicaciones

Estos hallazgos sugieren que incluso modelos muy grandes desarrollan estructuras internas interpretables, proporcionando esperanza para soluciones de interpretabilidad escalables.