그렇다면 Mechanistic Interpretability는 LLM이 causal reasoning을 할 수 있다는 증거 아닌감?

제목 그대로이다.

 

난 사실 Mechanistic Interpretability에 대해 전혀 몰랐을 때,

Mechanistic Interpretability을 "model의 내부 작동을 해석하는 것이다"라고 받아들였어. 문자 그대로.

 

근데 구체적인 methodology로 들어가서, 열심히 살펴보다보니까,

뭔가 익숙한 smell이 나는데 이건 뭐지?

 

그렇다.

 

causal representation, discovery, inference와 매우 밀접했다.

 

LLM이 내부적으로 feature를 mapping하고, feature 간의 causal structure를 찾아서, 이를 통해 추론한 결과를 output으로 내보내고 있었다. 

 

그렇다면, 이건 LLM이 causal inference를 할 수 있다는 증거가 아닐까?

 

물론 Mechanistic Interpretability의 원래 목적이 이걸 증명하는 데에 있는 게 아니지만 말이다 ㅋㅋ

 

제가 너무 나갔나요? 뇌피셜인가요?

누가 좀 알려주셔요~~~~~~~~