HUSAI: 安定的なAI特徴量探索

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HUSAI: 安定的なAI特徴量探索

HUSAI: 安定的なAI特徴量探索

HUSAI（Hunting for Stable AI Features）は、スパース自己符号化器（Sparse Autoencoders, SAE）における「再現性の危機」を調査し、ランダムシードによる変動に強い安定で解釈可能な特徴量の探索手法を模索する研究プロジェクトです。PyTorchを用いた実験フレームワークと実装ロードマップ、実験サマリを含み、安定性評価や実装の再現性向上を目的とした方針を提示します。現時点では初期段階のリポジトリで、設計ドキュメントが充実している点が特徴です。

https://github.com/brightlikethelight/HUSAI

概要

HUSAI（Hunting for Stable AI Features）は、スパース自己符号化器（SAE）の学習結果として得られる内部表現（特徴量）が、ランダムシードや初期化・学習条件のわずかな差で大きく変動してしまう問題—いわゆる「再現性の危機」—に焦点を当てた研究プロジェクトです。本リポジトリはPyTorchベースで実験を行うためのコード骨格と、実装ロードマップ、貢献ガイドライン、実験サマリなどのドキュメントを含みます。目標は、SAEで学習されるスパース特徴の安定性を定量的に評価し、安定で解釈可能な特徴を得るための方法論を確立することです。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 21
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • スパース自己符号化器（SAE）の再現性と特徴安定性に特化した調査設計と実装指針を提供
  • PyTorch（推奨: 2.5.1）とPython 3.11を前提とした実験フレームワークの骨子を含む
  • 実装ロードマップやサマリ、貢献ガイドラインを通じて研究の透明性と再現性を重視
  • 小規模ながらドキュメント中心で、今後の拡張（評価指標、可視化ツール、ベンチマークの追加）を見据えた構成

技術的なポイント

HUSAIの技術的核は「特徴安定性（feature stability）」の評価と改善にあります。スパース自己符号化器は入力データから疎な潜在表現を学習し、その解釈可能性が魅力ですが、学習の初期重み、ミニバッチ順序、乱数シードなどの些細な差で学習結果が変わりやすい性質があります。本プロジェクトでは、以下の要素が重要視されています。

  • 再現性評価の設計：複数の独立したランダムシードで同一設定の学習を繰り返し、得られる潜在特徴の対応（マッチング）や類似度指標を集計することで、特徴の安定性を定量化します。マッチング方法としては、各ニューロン（ユニット）の重みベクトルや活性化パターンを比較し、コサイン類似度や相関係数によるマッチング・クラスタリングを想定しています。
  • 安定性指標と統計検定：単純な平均類似度に加え、ブートストラップや交差検定を用いて「安定に出現する特徴」と「偶発的に出る特徴」を区別するための統計的基盤を整備します。これにより、特定のユニットがランダム性の影響を受けにくいかを検証できます。
  • モデル・学習の工夫：スパース化の手法（L1正則化、KLダイバージェンスによるスパース性、スパースコーディングの設計など）や初期化戦略、学習率スケジュールが安定性に与える影響を系統的に評価します。さらに、正則化や重み共有、教師あり情報の利用など安定化手法の導入が検討されています。
  • 可視化と解釈：学習結果を可視化（重みの可視化、潜在空間の次元削減表示、活性化ヒートマップ）して、人間が「同じ」特徴を認識できるかを補助します。UMAPやPCA、クラスタリング結果の可視化は解釈可能性評価に有効です。

現状のリポジトリは実験コードの完全な実装よりも、問題設定・ロードマップ・評価方針のドキュメント化に重きを置いており、今後の実装拡張（安定性メトリクスの実装、複数データセットでの評価、自動化された実験ランナーの追加）が期待されます。MITライセンスの下で公開されているため、検証や派生研究も進めやすい設計です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • .pre-commit-config.yaml: file
  • CONTRIBUTING.md: file — コントリビュート方法やコーディング規約の案内
  • IMPLEMENTATION_ROADMAP.md: file — 実装優先度と将来のタスク一覧
  • IMPLEMENTATION_SUMMARY.md: file — 現状の実装サマリと設計方針

その他のファイル（例示）：

  • README.md: プロジェクト目的、依存関係（Python 3.11, PyTorch 2.5.1 等）、ライセンス情報
  • LICENSE: MITライセンス
  • docs/（想定）: 実験プロトコルや評価指標の詳細（今後拡張）
  • src/（想定）: モデル、トレーニングループ、評価スクリプトの実装（初期骨子が含まれている可能性） …他 16 ファイル

リポジトリは現段階で小規模かつドキュメント志向であり、実験ベースの拡張を容易にするための設計資料が整備されています。

まとめ

再現性と解釈性に焦点を当てた研究寄りの実験骨子で、今後の実装拡張が期待されるリポジトリ。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

HUSAI: Hunting for Stable AI Features

Investigating the reproducibility crisis in sparse autoencoders and finding the path to stable, interpretable AI

Python 3.11 PyTorch 2.5.1 License: MIT ![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Foundation_Com…

（注）本記事はリポジトリ公開情報とREADMEの記述を基に要約・解説を行っています。実装の詳細や最新の進捗はGitHubリポジトリをご確認ください。