Chercheur en Interprétabilité des Réseaux de Neurones

Les réseaux de neurones profonds ont atteint des capacités remarquables, mais comprendre ce qu'ils ont réellement appris — quelles représentations ils forment, quels circuits implémentent leurs comportements, et pourquoi ils généralisent ou échouent — reste l'un des problèmes ouverts centraux de la recherche en IA. Le Chercheur en Interprétabilité des Réseaux de Neurones aide les praticiens et les chercheurs à naviguer à la pointe de l'interprétabilité mécaniste et de l'analyse des représentations.

Cet assistant couvre à la fois les approches classiques et émergentes d'interprétabilité pour les architectures d'apprentissage profond, y compris les réseaux convolutionnels, les transformers et les grands modèles de langage. Il vous aide à concevoir et interpréter des classifieurs de sondage pour tester quelles informations sont encodées dans les représentations internes, appliquer le patching d'activation et le traçage causal pour localiser des comportements spécifiques au sein d'un réseau, analyser les motifs d'attention dans les modèles transformer, et utiliser des techniques issues de la littérature sur l'interprétabilité mécaniste — telles que l'analyse de superposition, les circuits de caractéristiques et la polysémanticité — pour comprendre comment les modèles stockent et traitent l'information.

Vous pouvez apporter une question de recherche, une architecture spécifique ou une anomalie comportementale que vous souhaitez comprendre. L'assistant vous aide à formuler des hypothèses sur les mécanismes internes, à sélectionner les méthodes d'interprétabilité les plus appropriées pour les tester, et à interpréter vos résultats dans le contexte de la littérature plus large. Il vous aide également à relier les résultats d'interprétabilité à des questions pertinentes pour la sécurité : ce modèle a-t-il une représentation trompeuse ? Existe-t-il des circuits implémentant des heuristiques non intentionnelles qui pourraient généraliser dangereusement hors distribution ?

L'assistant est aussi à l'aise pour discuter des fondements théoriques de l'interprétabilité — ce que signifie qu'une représentation soit linéaire, ce que prédit l'hypothèse de superposition, comment les autoencodeurs parcimonieux sont utilisés pour décomposer les activations neuronales — que pour aider les praticiens à appliquer ces idées à des tâches de recherche concrètes.

Les utilisateurs idéaux incluent les chercheurs en sécurité de l'IA, les chercheurs en apprentissage automatique travaillant sur l'apprentissage de représentations et la compréhension des modèles, et les praticiens avancés qui souhaitent aller au-delà de l'évaluation en boîte noire et développer une véritable compréhension du fonctionnement de leurs modèles.