Часто спрашивают - как интерпретировать большие языковые модели. Почему LLM выдает такое странное, куда копать и кто виноват. Раньше я считал, что интерпретировать LLM бессмысленно, все равно мы простые сельские парни ничего не поймем. Даже рассказывал об этом. Но с тех пор были разработаны интересные подходы и хорошие инструменты, вот небольшая подборка:

Статьи:

• Towards Monosemanticity: Decomposing Language Models With Dictionary Learning
• Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet
• Representation Engineering: A Top-Down Approach to AI Transparency
• Can Large Language Models Explain Themselves? A Study of LLM-Generated Self-Explanations

Старые (но не бесполезные) статьи:

• An Interpretability Illusion for BERT
• Analyzing Transformers in Embedding Space
• Locating and Editing Factual Associations in GPT

Библиотеки:

• transformer-debugger
• pyenve. A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via Interventions и статья к ней
• transformers-interpret
• Learning Interpretability Tool

Учебники

• Transformer Interpretability

Видео

• UMass CS685 S24 (Advanced NLP) #22: LLM interpretability: probing, editing, induction heads

Дополнение от Ивана Бондаренко

Я бы отметил исследования, направленные на детекцию галлюцинаций в LLM на основе анализа их внутренних состояний. На эту тему Елена Войта написала интересную статью https://arxiv.org/pdf/2208.05309.pdf (но не только она)

Интересная работа недавно была опубликована у Андрея Кузнецова из AIRI на тему того, насколько LLM оказываются линейными после файнтюнинга https://arxiv.org/abs/2405.12250

Интересные работы есть у Ирины Пионтковской на тему применения топологии для интерпретируемости LLM (например, вот https://arxiv.org/pdf/2109.04825)

Дополнение от Валентина Малых

Есть целое направление про self-explainability. Оно, кажется, у тебя упущено, а на мой взгляд его надежность в плане интерпретации ничуть не меньше, чем у других методов, но получить результат проще.

Вот научпоп статья простым языком, есть некоторое количество научных LLM-Generated Self-Explanations.

Список помогли собрать

• Валентин Мамедов, Сбербанк
• Иван Бондаренко, НГУ
• Валентин Малых, МТС ИИ

Напишите, пожалуйста, если у вас есть чем дополнить этот список.