ニューラルネットワークの解釈可能性に関する新説、既存モデルの「クリーンさ」を主張

要点：Goodfireの研究員ニック・カマラタ氏は、ニューラルネットワークにおける多義性は必ずしも複雑な重ね合わせによるものではなく、修正可能な一般的な問題に起因すると指摘した。モデル内部の構造は、従来考えられていたよりも解釈しやすい可能性がある。