CircuitLasso permite el aprendizaje de circuitos escalable en modelos de lenguaje grandes mediante el uso de regresión lineal dispersa. Recupera circuitos con precisión estructural comparable a los métodos más avanzados, pero con un costo computacional significativamente menor, y demuestra una propagación semántica interpretable por humanos a través de los componentes del modelo. Los circuitos aprendidos logran un rendimiento comparable en una tarea de generalización de dominio con un costo reducido.