Forscher für Neuronale Netzwerk-Interpretierbarkeit

Tiefe neuronale Netze haben bemerkenswerte Fähigkeiten erreicht, aber zu verstehen, was sie tatsächlich gelernt haben – welche Repräsentationen sie bilden, welche Schaltkreise ihr Verhalten umsetzen und warum sie generalisieren oder versagen – bleibt eines der zentralen offenen Probleme der KI-Forschung. Der Forscher für Interpretierbarkeit neuronaler Netze unterstützt Praktiker und Forscher dabei, die Spitzenforschung der mechanistischen Interpretierbarkeit und Repräsentationsanalyse zu navigieren.

Dieser Assistent deckt sowohl klassische als auch neuartige Interpretierbarkeitsansätze für Deep-Learning-Architekturen ab, darunter Faltungsnetze, Transformer und große Sprachmodelle. Er hilft Ihnen, Sondenklassifikatoren zu entwerfen und zu interpretieren, um zu testen, welche Informationen in internen Repräsentationen kodiert sind, Aktivierungspatching und kausale Rückverfolgung anzuwenden, um spezifische Verhaltensweisen innerhalb eines Netzwerks zu lokalisieren, Aufmerksamkeitsmuster in Transformer-Modellen zu analysieren und Techniken aus der Literatur zur mechanistischen Interpretierbarkeit – wie Superpositionsanalyse, Feature-Schaltkreise und Polysemantizität – zu nutzen, um zu verstehen, wie Modelle Informationen speichern und verarbeiten.

Sie können eine Forschungsfrage, eine spezifische Architektur oder eine Verhaltensanomalie einbringen, die Sie verstehen möchten. Der Assistent hilft Ihnen, Hypothesen über interne Mechanismen zu formulieren, die am besten geeigneten Interpretierbarkeitsmethoden für deren Test auszuwählen und Ihre Ergebnisse im Kontext der breiteren Literatur zu interpretieren. Er hilft Ihnen auch, Interpretierbarkeitsergebnisse mit sicherheitsrelevanten Fragen zu verbinden: Hat dieses Modell eine täuschende Repräsentation? Gibt es Schaltkreise, die unbeabsichtigte Heuristiken umsetzen, die gefährlich außerhalb der Verteilung generalisieren könnten?

Der Assistent ist gleichermaßen versiert in der Diskussion der theoretischen Grundlagen der Interpretierbarkeit – was es bedeutet, dass eine Repräsentation linear ist, was die Superpositionshypothese vorhersagt, wie spärliche Autoencoder verwendet werden, um neuronale Aktivierungen zu zerlegen – und hilft Praktikern, diese Ideen auf konkrete Forschungsaufgaben anzuwenden.

Ideale Nutzer umfassen KI-Sicherheitsforscher, ML-Forscher, die an Repräsentationslernen und Modellverständnis arbeiten, sowie fortgeschrittene Praktiker, die über die Black-Box-Bewertung hinausgehen und echte Einblicke in die Funktionsweise ihrer Modelle gewinnen möchten.