この記事では、重みが希薄なトランスフォーマーのアーキテクチャが、どのように解釈可能な回路を形成するかについて探求しています。トランスフォーマーは、機械学習において重要なモデルですが、その内部の動作は難解であることが多いです。本研究では、特に重みのスパース性が、モデルの理解を深めるために有用であることを示しています。具体的には、スパースな重みがどのように機能するか、またその結果としてのネットワークの動作を視覚化できる手法が提案されています。この発見は、モデルの解釈性を高め、AIシステムの信頼性を向上させるための重要なステップとなるでしょう。