Definition
メカニスティック・インタープリタビリティは、ニューラルネットワークを逆工学的手法で解析し、個々のニューロン、重み、回路レベルで特定の機能がどのように計算されているかを理解することに焦点を当てています。単に入力と出力の相関を見るのではなく、モデル内部の因果関係やアルゴリズム的な構造を可視化し、透明性を高めることを目指します。
Summary
モデルの入出力動作だけでなく、内部構成要素やメカニズムを解析することでAIモデルの動作原理を理解しようとするアプローチ。
Key Concepts
- ニューラル回路
- 因果分析
- 特徴量可視化
- モデルの透明性
Use Cases
- モデル安全性の監査
- 推論能力の解明
- 予期せぬ動作のデバッグ