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10月9日 · 周五

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  1. 可解释性arXiv 2609.05074

    Influence Score 与 Transformer 可解释性:推理时注意力头有效影响的度量

    提出 influence score,量化提示注入检测器各注意力头的有效贡献

    发表
    测试
    DeBERTa-v3-base prompt-injection classifier
    摘要该分数把注意力头的方向与残差贡献连到分类,并分开正确与错误预测。

    这项工作在推理时给提示注入检测分类器的注意力头一个影响分数,用来看分类决策从哪些头来。缺口是电路分析往往要重插桩,只看输出又不知道内部组件的贡献。作者希望同时看到决策在哪一层形成、哪些头在推,以及正确与错误是否对应不同机制。

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  2. 可解释性arXiv 2609.06968

    通过稀疏自编码器特征追踪查询扩展效果

    用 SAE 追踪稠密检索查询扩展的潜变量并用激活转向验证

    发表
    测试
    Qwen3-Embedding-0.6B(Qwen-Embed)、SimLM
    摘要SAE 追踪稠密检索 QE 的潜变量,转向在四基准上比文本扩展更稳。

    作者用稀疏自编码器分析稠密检索里的查询扩展:现成检索器不微调时,拼接扩展文本往往增益有限甚至变差,而最终指标和嵌入整体偏移不足以说明内部发生了什么。

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  3. 可解释性arXiv 2609.09575

    MonoTM:用可解释单义特征做主题建模,超越关键词表示

    提出 MonoTM,用 SAE 单义特征估计文档主题混合并生成主题描述

    发表
    测试
    llama-embed-nemotron-8b、Gemma-3-27B-IT、Gemma-3-12B-IT
    摘要MonoTM 分开估计混合与解释主题,三套基准上二者偏好的 SAE 配置不同。

    MonoTM 是建在文档嵌入 SAE 上的可解释主题模型:混合估计用全部 SAE 特征,主题描述只用另一套配置里通过验证的语义特征。

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已经到底了