यंत्रवत व्याख्यात्मकता प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. यंत्रवत व्याख्या का केंद्रीय लक्ष्य क्या है?
   • किसी नेटवर्क की आंतरिक गणनाओं को मानव-समझने योग्य एल्गोरिदम में रिवर्स-इंजीनियरिंग करना
   • मॉडलों को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए
   • मोबाइल उपकरणों के लिए मॉडलों को संपीड़ित करने के लिए
   • इनपुट सुविधाओं को केवल महत्व के आधार पर रैंक करना
2. तंत्रिका नेटवर्क में 'सुपरपोज़िशन' से क्या तात्पर्य है?
   • कई मॉडलों को एक साथ रखना
   • ओवरलैपिंग दिशाओं का उपयोग करके आयामों की तुलना में अधिक सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करना
   • एकाधिक GPU पर एक मॉडल चलाना
   • विभिन्न रनों से औसत भविष्यवाणियाँ
3. विरल ऑटोएन्कोडर्स का उपयोग यंत्रवत व्याख्या में मुख्य रूप से किया जाता है...
   • प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करें
   • अनुमान तेज करो
   • बहुअर्थी सक्रियणों को स्पष्ट, अधिक व्याख्या योग्य विशेषताओं में बाँटें
   • मॉडल वज़न एन्क्रिप्ट करें
4. 'इंडक्शन हेड' क्या हैं?
   • ट्रांसफार्मर के लिए हार्डवेयर त्वरक
   • आउटपुट परतें जो टेक्स्ट उत्पन्न करती हैं
   • एक प्रकार का हानि फलन
   • ध्यान देने वाले प्रमुख जो संदर्भ में सीखने का समर्थन करते हुए बार-बार टोकन पैटर्न की नकल करते हैं और जारी रखते हैं
5. शोधकर्ता कैसे पुष्टि करते हैं कि एक खोजा गया सर्किट वास्तव में एक परिकल्पित गणना करता है?
   • विशिष्ट सक्रियता को समाप्त करने या पैच करने जैसे कारणात्मक हस्तक्षेपों के माध्यम से
   • मॉडल की प्रशिक्षण सटीकता की जाँच करके
   • पैरामीटरों की संख्या गिनकर
   • अनुमान विलंबता को मापकर
6. What is a cautious safety-related reason to study mechanistic interpretability?
   • It proves every hidden behavior can already be found
   • It may provide evidence about internal computations, while current methods are not a complete audit or direct steering guarantee
   • It guarantees a model will follow any requested correction
   • It replaces evaluations of model behavior in deployment
7. If a sparse autoencoder feature activates on examples described as “Golden Gate Bridge,” what does that observation establish?
   • The entire model’s computation is now explained
   • The feature is guaranteed to be a single neuron
   • A candidate feature correlates with those examples and needs further testing to establish its role
   • The feature causes every bridge-related output
8. Why test a candidate feature across varied prompts and examples?
   • Proof that the model has no other relevant circuits
   • A guarantee that the explanation generalizes to every prompt
   • A replacement for inspecting model behavior
   • To check whether the observed activation pattern generalizes beyond selected examples