要約：
- 大規模言語モデル（LLMs）の内部動作は理解が難しく、解釈可能性の欠如が課題となっている。
- Google DeepMindはGemma Scopeをリリースし、Gemma 2モデルの意思決定プロセスを明らかにするツールを提供。
- Gemma ScopeはJumpReLUスパースオートエンコーダをベースに構築され、30万以上の学習済み特徴を提供。
- SAEsはLLMsの活性化を解釈するのに役立ち、Gemma Scopeは異なる層のSAEsを提供している。
- JumpReLUはSAEの再構成の忠実度を向上させ、特徴の強度を推定しやすくする新しいアーキテクチャ。
感想：
LLMsの内部動作の理解は重要であり、DeepMindのGemma Scopeが解釈可能性に貢献していることは素晴らしい。SAEsを使用したアプローチは、モデルの意思決定プロセスをより豊かに理解できる可能性を示唆している。JumpReLUの導入は特に興味深く、SAEsが特徴を適切に捉える上で重要な役割を果たすことが期待される。
元記事: https://venturebeat.com/ai/deepminds-gemma-scope-peers-under-the-hood-of-large-language-models/