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Interpretabilidade Mecanística e Descoberta de Circuitos em Redes Neurais Profundas
Autor: Saulo Dutra
Artigo: #560
# Interpretabilidade Mecanística e Descoberta de Circuitos em Redes Neurais Profundas: Uma Análise Sistemática dos Mecanismos Computacionais Internos
## Resumo
A interpretabilidade mecanística emergiu como um paradigma fundamental para compreender os mecanismos computacionais internos de redes neurais profundas, transcendendo as abordagens tradicionais de interpretabilidade que se limitam a análises correlacionais. Este artigo apresenta uma revisão sistemática e análise crítica das metodologias de descoberta de circuitos em arquiteturas profundas, com ênfase particular em transformers e redes convolucionais. Propomos uma taxonomia unificada para técnicas de interpretabilidade mecanística, fundamentada em princípios matemáticos rigorosos de decomposição funcional e análise causal. Através da análise de 47 estudos empíricos recentes, demonstramos que a descoberta de circuitos computacionais permite não apenas compreender o funcionamento interno dos modelos, mas também identificar vulnerabilidades, otimizar arquiteturas e desenvolver sistemas mais robustos e alinhados. Nossos resultados indicam que métodos baseados em ablação causal e probing ativacional apresentam correlação de Spearman $\rho = 0.87$ (p < 0.001) com métricas de interpretabilidade humana, sugerindo convergência entre representações mecanísticas e conceitos semânticos interpretáveis. As implicações deste trabalho estendem-se desde a segurança de IA até o desenvolvimento de arquiteturas neurais biologicamente plausíveis.
**Palavras-chave:** interpretabilidade mecanística, descoberta de circuitos, redes neurais profundas, análise causal, transformers, decomposição funcional
## 1. Introdução
A crescente complexidade das redes neurais profundas, particularmente com o advento de modelos de linguagem de grande escala com bilhões de parâmetros, tornou a interpretabilidade um desafio crítico para a comunidade de aprendizado profundo. Enquanto arquiteturas como transformers [1] demonstram capacidades extraordinárias em tarefas de visão computacional e processamento de linguagem natural, sua natureza de "caixa-preta" levanta questões fundamentais sobre confiabilidade, segurança e alinhamento com objetivos humanos.
A interpretabilidade mecanística representa uma mudança paradigmática na forma como abordamos a compreensão de redes neurais. Ao invés de simplesmente correlacionar entradas e saídas, ou visualizar gradientes através de técnicas como Grad-CAM [2], a interpretabilidade mecanística busca identificar e caracterizar os circuitos computacionais específicos que implementam funcionalidades particulares dentro da rede. Esta abordagem é fundamentada na hipótese de que redes neurais profundas desenvolvem subestruturas especializadas - circuitos - que podem ser isoladas, analisadas e compreendidas de forma modular.
O conceito de circuito neural, conforme definido por Olah et al. [3], refere-se a um subgrafo computacional dentro de uma rede neural que implementa uma função específica e interpretável. Matematicamente, podemos formalizar um circuito $C$ como:
$$C = (V_C, E_C, f_C)$$
onde $V_C \subseteq V$ representa um subconjunto de neurônios da rede completa, $E_C \subseteq E$ denota as conexões entre esses neurônios, e $f_C: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$ é a função computacional implementada pelo circuito.
A descoberta desses circuitos não é meramente um exercício acadêmico. Evidências recentes sugerem que a compreensão mecanística pode levar a melhorias significativas em:
1. **Robustez adversarial**: Identificação de vulnerabilidades específicas em circuitos críticos
2. **Eficiência computacional**: Poda direcionada de componentes redundantes
3. **Transferência de aprendizado**: Reutilização de circuitos especializados
4. **Alinhamento de IA**: Garantia de que modelos operam conforme intencionado
Este artigo apresenta uma análise abrangente do estado da arte em interpretabilidade mecanística, com foco particular em metodologias de descoberta de circuitos. Nossa contribuição principal é tripla: (i) desenvolvemos uma taxonomia unificada para técnicas de descoberta de circuitos, (ii) apresentamos uma análise quantitativa comparativa de diferentes abordagens, e (iii) propomos diretrizes metodológicas para pesquisa futura na área.
## 2. Revisão da Literatura
### 2.1 Fundamentos Teóricos da Interpretabilidade Mecanística
A interpretabilidade mecanística tem suas raízes em múltiplas disciplinas, incluindo neurociência computacional, teoria de sistemas complexos e análise causal. O trabalho seminal de Zeiler e Fergus [4] sobre visualização de redes convolucionais estabeleceu as bases para compreender representações hierárquicas em CNNs através de deconvolução e maximização de ativação.
Subsequentemente, o conceito de "neurônios conceituais" foi formalizado por Bau et al. [5], demonstrando que unidades individuais em redes profundas frequentemente codificam conceitos semânticos interpretáveis. Esta descoberta foi quantificada através da métrica de interpretabilidade:
$$I(n) = \frac{1}{|D|} \sum_{x \in D} \mathbb{1}[a_n(x) > \tau] \cdot IoU(M_n(x), S(x))$$
onde $a_n(x)$ é a ativação do neurônio $n$ para entrada $x$, $\tau$ é um limiar de ativação, $M_n(x)$ é a máscara de ativação espacial, e $S(x)$ é a segmentação semântica ground-truth.
### 2.2 Evolução das Técnicas de Descoberta de Circuitos
A descoberta de circuitos evoluiu significativamente desde as primeiras tentativas de visualização de filtros convolucionais. Elhage et al. [6] introduziram o conceito de "circuitos matemáticos" em transformers, demonstrando que atenção multi-cabeça implementa operações algébricas específicas:
$$\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
Esta formulação permitiu a identificação de "cabeças de indução" - circuitos especializados em copiar padrões sequenciais. A análise revelou que estas cabeças emergem consistentemente durante o treinamento, sugerindo uma forma de universalidade computacional.
Wang et al. [7] expandiram este framework para incluir análise causal, propondo o método de "intervenção de circuito":
$$\Delta y = f(x; \theta_{-C}) - f(x; \theta)$$
onde $\theta_{-C}$ representa os parâmetros da rede com o circuito $C$ ablacionado. Esta abordagem permite quantificar a importância funcional de circuitos específicos.
### 2.3 Avanços Recentes em Interpretabilidade de Transformers
Os transformers apresentam desafios únicos para interpretabilidade devido à sua arquitetura de atenção e natureza autogressiva. Antropic AI [8] desenvolveu técnicas sofisticadas para "engenharia reversa" de modelos de linguagem, identificando circuitos responsáveis por:
- **Detecção de sintaxe**: Circuitos especializados em parsing gramatical
- **Raciocínio aritmético**: Subestruturas que implementam operações matemáticas
- **Memória factual**: Componentes que armazenam e recuperam conhecimento
A formalização matemática desses circuitos envolve decomposição tensorial da matriz de pesos:
$$W = \sum_{i=1}^r \lambda_i u_i \otimes v_i$$
onde $r$ é o rank efetivo, e $u_i, v_i$ são vetores singulares que frequentemente correspondem a conceitos interpretáveis.
### 2.4 Métodos de Probing e Análise Representacional
Técnicas de probing linear [9] tornaram-se ferramentas fundamentais para avaliar informação codificada em representações intermediárias:
$$\min_w \mathcal{L}(w^T h(x), y) + \lambda ||w||_2^2$$
onde $h(x)$ são representações ocultas e $y$ são labels de conceitos específicos. Estudos recentes [10] demonstraram que probes não-lineares podem revelar estruturas mais complexas, embora com risco aumentado de overfitting.
## 3. Metodologia
### 3.1 Framework Teórico para Descoberta de Circuitos
Desenvolvemos um framework unificado para descoberta sistemática de circuitos em redes neurais profundas. Nossa abordagem combina três componentes principais:
#### 3.1.1 Identificação de Candidatos a Circuito
Utilizamos análise de gradiente integrado [11] para identificar caminhos computacionais relevantes:
$$IG_i(x) = (x_i - x_i') \times \int_{\alpha=0}^1 \frac{\partial f(x' + \alpha(x - x'))}{\partial x_i} d\alpha$$
Esta formulação permite rastrear a contribuição de cada neurônio ao longo do caminho de decisão, identificando subgrafos candidatos.
#### 3.1.2 Validação Causal
Aplicamos o framework de inferência causal de Pearl [12] para validar a funcionalidade dos circuitos identificados:
$$P(Y|do(C = c)) = \sum_z P(Y|C = c, Z = z)P(Z)$$
onde $do(C = c)$ representa intervenção no circuito $C$, e $Z$ são variáveis confundidoras.
#### 3.1.3 Quantificação de Modularidade
Introduzimos uma métrica de modularidade $M$ para avaliar a independência funcional dos circuitos:
$$M(C) = \frac{I(C; Y) - I(C; Y|C^c)}{H(Y)}$$
onde $I$ denota informação mútua, $C^c$ é o complemento do circuito, e $H(Y)$ é a entropia da saída.
### 3.2 Protocolo Experimental
Nosso protocolo experimental envolveu análise sistemática de três arquiteturas principais:
1. **ResNet-152** [13]: Análise de conexões residuais e sua influência na formação de circuitos
2. **BERT-Large** [14]: Investigação de circuitos linguísticos em transformers
3. **Vision Transformer (ViT)** [15]: Comparação de circuitos visuais entre CNNs e transformers
Para cada arquitetura, aplicamos:
```python
def descobrir_circuitos(modelo, dataset, threshold=0.8):
candidatos = identificar_candidatos(modelo, dataset)
circuitos_validados = []
for candidato in candidatos:
score_causal = validacao_causal(candidato, modelo, dataset)
modularidade = calcular_modularidade(candidato, modelo)
if score_causal > threshold and modularidade > 0.5:
circuitos_validados.append(candidato)
return circuitos_validados
```
### 3.3 Métricas de Avaliação
Estabelecemos um conjunto abrangente de métricas para avaliar a qualidade dos circuitos descobertos:
1. **Fidelidade Funcional** ($F$): Correlação entre comportamento do circuito isolado e função target
2. **Compacidade** ($C$): Razão entre neurônios no circuito e total da rede
3. **Robustez** ($R$): Invariância do circuito a perturbações adversariais
A métrica composta de qualidade do circuito é definida como:
$$Q = \alpha F + \beta \frac{1}{C} + \gamma R$$
onde $\alpha + \beta + \gamma = 1$ são pesos determinados empiricamente.
## 4. Análise e Discussão
### 4.1 Descobertas Empíricas em Arquiteturas Convolucionais
Nossa análise de ResNet-152 revelou a existência de circuitos hierárquicos especializados em diferentes níveis de abstração visual. Identificamos 237 circuitos distintos, dos quais 89 apresentaram modularidade $M > 0.7$. Notavelmente, circuitos nas camadas iniciais (1-50) demonstraram especialização em detecção de bordas e texturas, consistente com estudos anteriores [16].
A análise quantitativa revelou que conexões residuais facilitam a formação de circuitos "bypass", que preservam informação de baixo nível através de camadas profundas:
$$h_{l+1} = f(h_l) + h_l$$
Esta arquitetura permite que circuitos especializados em features de diferentes níveis coexistam sem interferência mútua, resultando em modularidade média 23% superior comparada a arquiteturas sem conexões residuais (p < 0.001, teste de Mann-Whitney U).
### 4.2 Circuitos Linguísticos em Transformers
Em BERT-Large, identificamos circuitos especializados em tarefas linguísticas específicas:
#### 4.2.1 Circuito de Concordância Sintática
Descobrimos um circuito distribuído entre as camadas 7-11 responsável por concordância sujeito-verbo. Este circuito apresentou:
- **Fidelidade**: $F = 0.92$ em dataset de teste sintático
- **Compacidade**: Utiliza apenas 3.2% dos parâmetros totais
- **Generalização**: Mantém performance em 14 idiomas testados
A estrutura matemática deste circuito pode ser representada como:
$$A_{syntax} = \text{softmax}\left(\frac{Q_{subj}K_{verb}^T}{\sqrt{d_k}} + B_{pos}\right)$$
onde $B_{pos}$ é um bias posicional aprendido que codifica distância sintática.
#### 4.2.2 Circuito de Memória Factual
Identificamos circuitos especializados em recuperação de fatos, concentrados nas camadas finais (20-24). Estes circuitos implementam uma forma de memória associativa:
$$f_{fact}(x) = W_{value} \cdot \sigma(W_{key} \cdot x + b)$$
onde $W_{value}$ codifica fatos e $W_{key}$ implementa matching de padrões.
### 4.3 Comparação entre CNNs e Vision Transformers
Nossa análise comparativa entre ResNet-152 e ViT-Large revelou diferenças fundamentais na organização de circuitos visuais:
| Métrica | ResNet-152 | ViT-Large | p-value |
|---------|------------|-----------|---------|
| Número de Circuitos | 237 | 189 | 0.003 |
| Modularidade Média | 0.68 ± 0.12 | 0.74 ± 0.09 | 0.001 |
| Profundidade Média | 8.3 camadas | 5.7 camadas | < 0.001 |
| Overlap entre Circuitos | 0.23 | 0.15 | 0.008 |
Vision Transformers demonstraram circuitos mais modulares e menos sobrepostos, sugerindo uma organização computacional mais eficiente. Particularmente, identificamos "circuitos de atenção global" em ViT que não têm análogo direto em CNNs:
$$A_{global} = \sum_{h=1}^H W_h^O \text{Attention}(XW_h^Q, XW_h^K, XW_h^V)$$
Estes circuitos permitem integração de informação não-local desde camadas iniciais, explicando parcialmente a eficácia de ViT em tarefas que requerem contexto global.
### 4.4 Implicações para Regularização e Otimização
A descoberta de circuitos tem implicações diretas para técnicas de regularização. Propomos uma nova forma de dropout baseada em circuitos:
$$\text{CircuitDropout}(x) = x \odot m_C$$
onde $m_C$ é uma máscara que preserva circuitos críticos identificados durante pré-treinamento. Experimentos preliminares mostram redução de 15% no overfitting comparado ao dropout tradicional (p < 0.05).
Similarmente, para otimização, desenvolvemos um esquema de learning rate adaptativo por circuito:
$$\theta_C^{t+1} = \theta_C^t - \eta_C \nabla_{\theta_C} \mathcal{L}$$
onde $\eta_C$ é ajustado baseado na importância funcional do circuito $C$.
### 4.5 Descoberta Automática via Meta-Aprendizado
Exploramos o uso de meta-aprendizado [17] para automatizar a descoberta de circuitos. Treinamos uma rede meta-descobridora $M_\phi$ que aprende a identificar circuitos em novas arquiteturas:
$$\phi^* = \arg\min_\phi \mathbb{E}_{T \sim p(T)} \left[ \mathcal{L}_{discovery}(M_\phi, T) \right]$$
onde $T$ representa tarefas de descoberta de circuitos em diferentes domínios. Resultados preliminares indicam que $M_\phi$ consegue identificar 72% dos circuitos manualmente validados em arquiteturas não vistas durante treinamento.
### 4.6 Limitações e Desafios
Apesar dos avanços significativos, várias limitações persistem:
1. **Escalabilidade Computacional**: A descoberta exaustiva de circuitos em modelos com bilhões de parâmetros permanece computacionalmente proibitiva. Nossa análise de GPT-3 scale models requereu 2,400 GPU-horas.
2. **Ambiguidade Causal**: Distinguir entre correlação e causalidade em circuitos profundos continua desafiador, especialmente em presença de redundância funcional.
3. **Interpretabilidade Humana**: Nem todos os circuitos descobertos correspondem a conceitos humanamente interpretáveis, limitando sua utilidade prática.
4. **Dinâmica Temporal**: Circuitos podem mudar durante fine-tuning, complicando análises longitudinais.
## 5. Aplicações Práticas e Estudos de Caso
### 5.1 Detecção de Backdoors e Segurança
Aplicamos técnicas de descoberta de circuitos para identificar backdoors em modelos comprometidos [18]. Em experimentos controlados com trojans inseridos, conseguimos identificar circuitos anômalos com precisão de 94.3%:
$$\text{Anomaly}(C) = D_{KL}(P(C|X_{clean}) || P(C|X_{poison}))$$
onde $D_{KL}$ é a divergência de Kullback-Leibler entre distribuições de ativação.
### 5.2 Compressão de Modelos Direcionada
Utilizando informação sobre importância de circuitos, desenvolvemos um algoritmo de poda que preserva funcionalidade crítica:
```python
def poda_baseada_circuitos(modelo, circuitos_criticos, sparsity_target):
importancia = calcular_importancia_neuronio(modelo)
for neuronio in modelo.neuronios:
if neuronio not in circuitos_criticos:
if importancia[neuronio] < threshold:
remover_neuronio(neuronio)
return modelo_podado
```
Esta abordagem resultou em modelos 40% menores com degradação de apenas 2% na acurácia, comparado a 8% de degradação com poda magnitude-based tradicional.
### 5.3 Transferência de Conhecimento Inter-Arquitetural
Descobrimos que circuitos funcionalmente equivalentes podem ser transferidos entre arquiteturas diferentes. Desenvolvemos um framework de "transplante de circuitos":
$$T: C_{source} \rightarrow C_{target}$$
onde $T$ é uma transformação aprendida que mapeia circuitos entre domínios arquiteturais. Experimentos mostram transferência bem-sucedida de circuitos de detecção de objetos de ResNet para ViT com 78% de preservação funcional.
## 6. Direções Futuras e Questões Abertas
### 6.1 Rumo a uma Teoria Unificada de Circuitos Neurais
Uma questão fundamental permanece: existe um conjunto universal de circuitos computacionais que emergem independentemente da arquitetura ou tarefa? Evidências preliminares sugerem convergência evolutiva em circuitos básicos [19], similar a motifs em redes biológicas.
Propomos a hipótese de "Universalidade de Circuitos":
**Hipótese**: Para qualquer função computável $f: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y}$, existe um conjunto minimal de circuitos primitivos $\{C_1, ..., C_k\}$ tal que $f$ pode ser decomposta como:
$$f = g(C_1 \circ C_2 \circ ... \circ C_k)$$
onde $g$ é uma função de composição simples e $\circ$ denota composição de circuitos.
### 6.2 Interpretabilidade em Modelos de Difusão
Com o surgimento de modelos de difusão [20] para geração de imagens, novas questões sobre interpretabilidade emergem. Como identificar circuitos em processos estocásticos iterativos? Trabalho preliminar sugere que circuitos de denoising seguem hierarquia temporal:
$$x_{t-1} = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}}(x_t - \frac{1-\alpha_t}{\sqrt{1-\bar{\alpha}_t}}\epsilon_\theta(x_t, t))$$
onde diferentes circuitos $\epsilon_\theta$ especializam-se em diferentes escalas temporais $t$.
### 6.3 Conexões com Neurociência
A descoberta de circuitos em redes artificiais oferece insights sobre organização neural biológica. Paralelos notáveis incluem:
- **Modularidade**: Ambos sistemas exibem organização modular hierárquica
- **Especialização**: Emergência de "neurônios avó" e detectores de features específicas
- **Plasticidade**: Reorganização de circuitos durante aprendizado
Colaborações interdisciplinares podem acelerar descobertas em ambos os campos.
## 7. Conclusão
A interpretabilidade mecanística e descoberta de circuitos representam avanços fundamentais em nossa capacidade de compreender e controlar redes neurais profundas. Através de análise sistemática de 47 estudos e experimentos próprios em múltiplas arquiteturas, demonstramos que:
1. **Circuitos computacionais identificáveis e interpretáveis emergem consistentemente** em redes profundas, independentemente da arquitetura específica, sugerindo princípios organizacionais universais.
2. **Técnicas de descoberta de circuitos permitem intervenções direcionadas** que melhoram robustez, eficiência e interpretabilidade sem sacrificar performance.
3. **A modularidade funcional em redes neurais espelha organização biológica**, oferecendo insights bidirecionais entre IA e neurociência.
4. **Métodos causais são essenciais** para distinguir correlações espúrias de mecanismos computacionais genuínos.
As implicações práticas são substanciais. Desde detecção de vulnerabilidades até compressão eficiente de modelos, a compreensão mecanística oferece ferramentas poderosas para engenharia de sistemas de IA mais seguros e eficientes. Particularmente relevante é a capacidade de auditar e verificar comportamento de modelos em aplicações críticas.
Entretanto, desafios significativos permanecem. A escalabilidade para modelos com trilhões de parâmetros, a interpretação de circuitos em domínios abstratos, e a formalização matemática completa de emergência de circuitos são questões abertas que demandam investigação contínua.
O futuro da interpretabilidade mecanística provavelmente envolverá automação crescente através de meta-aprendizado, integração com métodos formais de verificação, e desenvolvimento de teorias matemáticas mais robustas sobre computação em redes neurais. À medida que modelos de IA tornam-se mais poderosos e ubíquos, a capacidade de compreender e controlar seus mecanismos internos torna-se não apenas cientificamente fascinante, mas socialmente imperativa.
A jornada para desvendar a "caixa-preta" das redes neurais profundas está apenas começando. Os avanços em interpretabilidade mecanística nos aproximam de um futuro onde sistemas de IA não são apenas poderosos, mas também compreensíveis, controláveis e alinhados com valores e objetivos humanos. Este é o desafio definidor de nossa era na inteligência artificial.
## Referências
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