Goodfire 用 CLTs 复现 GPT-2 Small 电路追踪，发现与既有机制存在差异
Replicating Circuit Tracing for a Simple Known Mechanism - Goodfire
AI 导读
Goodfire 在 GPT-2 Small 上训练跨层转码器（CLT），复现并验证其半自动发现模型内部计算结构的能力。CLT 用 FineWeb 的 100M token 训练，扩展因子 64，每层 49,152 个特征、12 层共 589,824 个特征，激活函数用 ReLU。在 greater-than 任务上，CLT 成功识别出可解释特征（包括抽象的奇偶特征），但发现的机制与 Hanna 等人此前的结果存在差异，提示稀疏解释器模型对计算机制的表示与分解可能有所不同。