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HVP修正提升归因补丁可靠性

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AI 综述

arXiv预印本发布论文《归因补丁何时会欺骗我们:诊断与二阶修正方法》。研究指出,归因补丁的误差主要源于下游网络的非线性,而非局部曲率。为此,作者提出了可靠性分数、误差边界及HVP修正工具。在124M至9B规模的模型测试中,多步HVP以更低计算成本达到或超越积分梯度的精度。该方法支持在电路恢复基准上以更低算力实现更高保真度,并有助于定位不可靠组件。

AI 根据报道生成 · 20 小时前更新

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11月6日
  1. arXiv · ML
    归因补丁何时会欺骗我们:诊断与二阶修正方法

    研究指出归因补丁的误差主要源于下游网络非线性,而非局部曲率。 提出可靠性分数、误差边界及HVP修正工具;在124M至9B模型上,多步HVP在更低计算成本下达到或超越积分梯度精度。 支持在电路恢复基准上以更低算力实现更高保真度,并定位不可靠组件。

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