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AI 综述
Anthropic 的 Transformer Circuits 团队提出 QK attributions 方法,用于解释注意力模式。该方法将注意力头的注意力分数分解为 query 与 key 位置特征激活的双线性函数,并把注意力计算补入此前的 attribution graphs。团队在归纳提示、反义词提示和多项选择题等案例中验证了此前的假设,还发现了“一致性/不一致性头”等新机制。目前该工作以团队发布形式公开,尚无后续独立发展事实。
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Anthropic 用 QK attributions 追踪注意力计算中的特征交互事件进展
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- 来源：Anthropic：Transformer Circuits
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10月13日
Anthropic：Transformer Circuits一手
Anthropic 用 QK attributions 追踪注意力计算中的特征交互
Anthropic 的 Transformer Circuits 团队提出 QK attributions 方法，将注意力头的注意力分数分解为 query 与 key 位置特征激活的双线性函数，并把注意力计算补入此前的 attribution graphs。该方法在归纳提示、反义词提示和多项选择题等案例中验证了此前的假设，还发现了“一致性/不一致性头”等新机制。