[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,87 +1,32 @@
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id: wiki-2026-0508-circuit-discovery
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id: wiki-2026-0508-circuit-discovery-underscore
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title: Circuit Discovery
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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canonical_id: self
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aliases: []
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duplicate_of: none
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status: duplicate
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canonical_id: wiki-2026-0508-circuit-discovery
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duplicate_of: "[[Circuit Discovery]]"
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aliases: [circuit discovery, mechanistic interpretability]
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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verification_status: redirected
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tags: [duplicate, mi, interpretability]
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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# [[Circuit Discovery (회로 발견)|Circuit Discovery (회로 발견)]]
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# Circuit Discovery
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "거대한 신경망 속에서 특정 기능을 수행하는 '작은 부품'을 찾아내는 고고학." 딥러닝 모델 내부의 뉴런과 가중치들이 어떻게 결합하여 특정 알고리즘(예: 간접 목적어 식별)을 구현하는지 밝히는 과정이다.
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> **이 문서는 [[Circuit Discovery]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 핵심 요약
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- 매 NN 내부 algorithm 의 reverse engineer.
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- 매 activation patching, induction head, ACDC, SAE.
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> "거대 모델 속에서 구체적인 기능을 수행하는 작은 알고리즘 지도를 그려라" — 신경망 내부의 특정 뉴런과 헤드들이 어떻게 연결되어 논리적 기능을 수행하는지 식별해내는 기계적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)의 핵심 기법.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Circuit Discovery]] (canonical)
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **Methodology**:
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- **Ablation (제거)**: 특정 뉴런이나 층을 비활성화했을 때 성능 변화를 관찰하여 중요도를 측정한다.
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- **Activation Patching**: 특정 입력에 대한 중간 활성값을 다른 입력에 주입하여 정보 흐름을 역추적한다.
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- **Found Components**:
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- **Induction Heads**: 이전 패턴을 기억하고 반복하는 작은 회로. Context-based learning의 핵심.
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- **Indirect Object Identification (IOI) Circuit**: 문장에서 간접 목적어를 찾아내는 20여 개의 뉴런 그룹.
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- **Significance**: 블랙박스인 AI 모델을 해석 가능한 시스템으로 전환하여 안전성(Safety)과 제어 가능성을 확보한다.
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- **추출된 패턴:** 모델 전체를 블랙박스로 보는 대신, 특정 태스크(예: 간접 목적어 식별)를 수행할 때 활성화되는 최소한의 가중치와 경로를 추출하는 '회로(Circuit)' 식별 패턴.
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- **세부 내용:**
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- **Activation Patching:** 특정 뉴런의 활성화 값을 다른 입력값으로 교체해보며 결과에 미치는 인과적 영향을 측정.
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- **Path Patching:** 레이어 간의 구체적인 연결 경로를 추적하여 정보가 어떻게 흐르는지(Information Flow) 매핑.
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- **Induction Heads:** 이전 패턴을 복사하거나 문맥을 이해하는 데 특화된 특정 어텐션 헤드 구조의 발견.
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- **Automated Circuit Discovery (ACD):** 방대한 파라미터 중 유의미한 연결망을 알고리즘적으로 자동 탐색.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- 현재의 회로 발견은 주로 작은 모델(GPT-2 등)에서 성공적이며, 수천억 개의 파라미터를 가진 대규모 모델에서는 회로의 중첩과 복잡성 때문에 자동화된 회로 발견(Automated [[Circuit Discovery|Circuit Discovery]]) 기술이 활발히 연구되고 있다.
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- **과거 데이터와의 충돌:** 단순 시각화(Saliency Map) 수준을 넘어, 모델 내부에서 수학적으로 정의 가능한 알고리즘을 찾아내는 정교한 단계로 진화.
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- **정책 변화:** 모델의 안전성 검증([[Alignment|Alignment]])을 위해 잠재적인 유해 논리 회로가 형성되었는지 감지하는 도구로 활용 비중 확대.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Related: [[Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)|Mechanistic Interpretability (기계적 해석 가능성)]] , Monosemanticity (일의성)
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- Concepts: Superposition (중첩)
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- **Parent:** 10_Wiki/💡 Topics/AI
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- **Related:** Mechanistic-Interpretability, Neuron-Attribution, Feature-Visualization
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- **Raw Source:** 00_Raw/2026-04-20/Circuit Discovery.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | 중복 처리 |
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Reference in New Issue
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