可解释性讨论:模型算术神经元为何漏掉高模数仍能加法
thebasepoint · x · 2026-10-19
一场围绕算术任务机制可解释性的技术讨论。作者 @thebasepoint 指出:在模运算神经元研究中,低模数(如 mod 2、mod 5)的神经元清晰捕获了所有模式,因此模型没有动机把余数分散到别处;而高模数是被以「与神经元对齐程度较低」的方式计算,还是被当作不必要而舍去、容量花在了别处,目前尚不清楚。他还补充:在最早的算术神经元论文里,神经元基中就缺少很多模数,但模型加法依然正常——说明神经元基并不能完整刻画模型内部的计算方式。
所属事件:可解释性研究者争论高模数算术特征为何超出神经元预期(2 条相关)→
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