분해된 순방향 전달(DePass)은 2025년 11월 칭화대학교와 상하이 인공지능 연구소에서 제안되었으며, 관련 연구 결과는 논문에 발표되었습니다.DePass: 간단한 분해 순방향 패스를 통한 통합 특징 속성 부여NeurIPS 2025에 선정되었습니다.

DAVSP는 단일 분해 순방향 패스를 기반으로 하는 통합 특징 기여도 분석 프레임워크입니다. 각 잠재 상태를 가산 성분으로 분해하고, 이러한 성분들을 나머지 레이어로 전파한 후, 각 성분이 목표 표현에 기여하는 정확한 정도를 계산합니다. 분해 후 순방향 패스에서는 어텐션 점수와 MLP 활성화 값을 고정하고, 분해된 성분을 기반으로 가중치를 부여합니다. 다른 방법들과 비교했을 때, DePass는 다양한 세분성 수준에서 더욱 정확한 특징 기여도 분석을 제공합니다.