拓海さん、最近部下から「解釈可能性の研究」って話をよく聞きますけど、難しくてよく分かりません。今回の論文は何をしようとしているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、言語モデルの内部で“どの方向に動かすと出力が変わるか”を調べる研究です。難しい言葉にする前に、まずは肝心な点を三つに絞って説明しますよ。
三つですか。では要点だけ先に教えてください。技術的な詳細は後で結構です。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。第一に、従来の比較基準に欠陥があり、その改善案を示したこと。第二に、スパース自己符号化器（Sparse Autoencoder, SAE, スパース自己符号化器）が示す特徴方向の影響度を再評価したこと。第三に、異なるSAEの種類やスパース性（L0）で影響度が変わる点を示したことです。
なるほど。で、これって要するに、モデル内部の“影響力の強い軸”を見つけて、その測り方を正しくしたということですか。
その通りですよ。分かりやすく言えば、測定器の誤差を減らして本当に重要な信号を見つけたということです。研究はGPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2, GPT-2, 事前学習済み生成トランスフォーマー2）の残差ストリームの活性化を用いてその効果を検証しました。
現場で使うなら、どんな価値があるんでしょうか。投資対効果の感覚を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！経営視点では三つの利点があります。第一に、誤った解釈で不必要な改修を行うリスクを減らせること。第二に、重要な内部方向を特定すれば監査や安全対策の焦点が絞れること。第三に、モデル改良の優先順位が定まり、人手とコストを効率化できることです。
分かりました。最後に一言で整理すると、私たちの現場ではどう対応すればよいですか。
大丈夫、段階で進めましょう。まずは現行モデルの出力安定性を測る基準を見直し、次に重要な内部方向を限定的に検証し、最後にその観点でモデル監査や改善の投資判断を行えば良いのです。私が一緒なら手順を導きますよ。
ありがとうございます。要するに、測定器を精度良くしてから本当に効く改修に投資する、ということですね。私の言葉で言い直すと、まずは評価基準を直してから手を打つ、ということです。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は言語モデルの内部活性化の「敏感な方向（sensitive directions）」を測る手法を見直し、従来の基準に対する改良を提示した点で重要である。元来、活性化ベクトルをある方向に動かした際の出力変化を測る研究は、モデルの説明可能性（interpretability）を高めるために行われてきた。本稿では、従来の比較基準に含まれていた元の活性化の差分を除外する新しいベースライン（cov-random mixture）を提案し、これによりいくつかの先行報告で見られた「異常に大きな」評価値が是正されることを示した。
背景として、言語モデルの内部で何が重要な特徴なのかを特定することは、モデル監査や安全対策、性能改善の優先順位決定に直結する。特に本研究が対象としたGPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2, GPT-2, 事前学習済み生成トランスフォーマー2）の残差ストリーム内の活性化は、トークン予測に強く影響することが知られている。ここで本稿は二つの焦点を持つ。一つは評価基準の改善であり、もう一つはスパース自己符号化器（Sparse Autoencoder, SAE, スパース自己符号化器）で見つかった特徴方向の影響を体系的に比較することである。
実務的には、この研究は「どの内部方向に注意すれば良いか」を経営判断に結びつける手がかりを与える。誤った判断で内部の“重要そうに見える軸”に投資すると、リソースを無駄にするリスクがあるため、基準の改善は投資対効果の観点で大きな意味を持つ。本節は本研究の位置づけを端的に示し、以降で技術要素と実験結果を順に解説する。
2.先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化点は三つある。第一に、従来の敏感方向実験で用いられたベースラインが、元の活性化を差し引く方法に依存していた点を明確に指摘したこと。これは比較対象が本来の活性化情報を含むため、真の影響を過大評価する可能性があった。第二に、提案するcov-random mixtureという改良ベースラインは元の活性化を使わず、より公正な比較を可能にする。第三に、SAE（Sparse Autoencoder, SAE, スパース自己符号化器）の種類やスパース性（L0ノルムを示す指標）がアウトプットへの影響を変えることを示し、同一のL0で比較するだけでは不十分だと示した。
先行研究では、SAEの再構成誤差をKL発散（Kullback–Leibler divergence, KL, クルバック・ライブラー発散）で評価した結果が「病的に高い」と報告された事例がある。本稿はその観察がベースラインの選び方に起因する可能性を示し、適切な基準を用いればKL値は過大評価されないことを明らかにした。これにより従来の結論を単純に受け入れるのではなく、基準の妥当性を再検証する必要があることが示された。
経営的には、この差別化は「どの評価で意思決定するか」を問い直す機会を与える。誤った基準に基づく判断は、不要な改修や監査を招くため、研究の示す基準見直しは現場での資源配分に直結する。以上が先行研究との主たる違いである。
3.中核となる技術的要素
本研究で用いる主要概念を整理する。まず敏感な方向（sensitive directions）とは、活性化ベクトルxbaseに単位方向dを掛け合わせて加算し、トークン予測確率の変化を観察する操作である。具体的にはx ← xbase + αdの形で摂動し、摂動後の次トークン確率分布と元の分布の差をKL発散で計測する。ここで重要なのはdの選び方であり、SAE（Sparse Autoencoder, SAE, スパース自己符号化器）が提供する特徴方向が対象となる。
次にSAEの種類はモデルの学習方法によって異なり、伝統的SAE、end-to-end SAE（e2e SAE）やe2e+dsといった変種がある。L0はスパース性の指標で、非ゼロ成分数を示すため小さいほど少数の要素で特徴を表すと理解できる。研究はこれらのSAEで得られる方向がモデル出力に与える影響が一様でないこと、特にL0の小さいSAEがより大きな影響を及ぼす傾向を示した点に着目した。
最後にベースラインの改善であるcov-random mixtureは、元の活性化を直接用いないことで比較の公正性を保つ仕組みである。これによりSAE再構成誤差に基づく評価が従来のように「病的」とは言えなくなる場合がある。技術的要点は、適切な基準選びとSAEの性質理解の二つに収束する。
4.有効性の検証方法と成果
実験はGPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2, GPT-2, 事前学習済み生成トランスフォーマー2）の残差ストリーム内の活性化を対象に行われた。摂動はx ← xbase + αdの形式で行い、αは摂動の長さを示すパラメータである。評価指標は次トークン確率分布間のKL発散で、KL(original prediction | prediction with substitution)という向きで計測された。これによりどの方向がどれだけ出力に影響を与えるかを定量化した。
主要な成果は三点である。第一に、cov-random mixtureをベースラインに採用すると、以前報告されたSAE再構成誤差のKLが異常に高いという観察が弱まること。第二に、SAEで見つかる特徴方向の影響度はSAEの種類とL0に依存し、低L0の方が一般に強い影響を与える傾向が観察された。第三に、end-to-end SAE由来の方向が必ずしも伝統的SAEより強い影響を持つとは限らないという点であり、この差は摂動長αの増加で縮小する傾向があった。
これらの結果は解釈可能性研究における評価基準の重要性を示すものであり、特に実務でのモデル監査や改善優先順位の設定に直接応用可能である。研究結果は一義的な結論ではなく、評価の前提を整えることの価値を強調する。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は二点ある。一つは評価基準の妥当性であり、cov-random mixtureの導入は従来の結論を再評価する契機を与えたが、完全な解決ではない点である。ベースライン選びは依然として恣意性を帯びる可能性があり、他の指標やタスクでの検証が必要である。もう一つはSAEの性質解釈であり、なぜ低L0が強い影響を持つのか、あるいはend-to-end SAEが等方的（isotropic）に振る舞うか否かはさらなる解析を要する。
加えて、実験はGPT-2-smallに限定されており、大規模モデルや異なるアーキテクチャに対する一般化性は未検証である点が課題である。計測に用いるKL発散自体もモデル出力の変化を一面的にしか捉えないため、人間評価やタスク性能への影響を併用する必要がある。最後に、実務での利用には可視化や説明の翻訳（model explanations→経営判断に直結する指標化）が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向が有望である。第一に、cov-random mixtureを含む複数のベースラインでのクロス検証を行い、評価基準の堅牢性を高めること。第二に、異なる規模や構成のモデルで同様の実験を行い、発見の一般化可能性を検証すること。第三に、KL発散以外の評価軸（例：タスク性能や人間評価）を併用し、実務的に意味のある影響指標を確立することが必要である。
学習面では、SAEの構築方法や正則化の影響、L0の設定がどのように内部表現の解釈可能性に結びつくかを体系的に学ぶ必要がある。実務者はまず小規模な検証セットで本手法を試し、評価基準の違いがどのように意思決定に影響を与えるかを確認するべきである。検索に使える英語キーワードは次の通りである：”sensitive directions”, “sparse autoencoder”, “GPT-2 residual stream”, “cov-random mixture”, “KL divergence”。
会議で使えるフレーズ集
「まず評価基準を統一してから改善案を検討しましょう」という表現が有用である。具体的には「現行ベースラインは元の活性化を含むため、公正な比較のためにcov-random mixtureなど非依存の基準を試す必要があります」と述べると話が早い。さらに「低L0の特徴方向が影響度を持つ傾向があり、そこを監査の優先対象にできる」と結論づければ、投資判断がしやすくなる。
参考文献：D. J. Lee, S. Heimersheim, “Investigating Sensitive Directions in GPT-2: An Improved Baseline and Comparative Analysis of SAEs,” arXiv preprint arXiv:2410.12555v2, 2024.
