来自OpenAI的可解释性新作:从GPT-4中提取概念!

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来自OpenAI的可解释性新作:从GPT-4中提取概念!
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重点标签 稀疏性自动编码器神经网络特性可解释性研究进展

文章摘要


研究人员正在探索一种新方法,通过稀疏性自动编码器来理解神经网络的内部活动。这种方法旨在找到人类可解释的“特性”,并具有更好的可扩展性。OpenAI开发了一种新方法,使稀疏自动编码器能够在前沿AI模型上扩展到数千万个特性,例如在GPT-4中找到了1600万个特性。这些特性具有稀疏的激活模式,与人类容易理解的概念自然对齐。

然而,解释神经网络的挑战依然存在。神经网络不是直接设计的,而是通过训练算法来实现,因此不能轻易分解成可识别的部件。此外,语言模型中的神经活动激活密集,与真实世界中稀疏的概念不符。稀疏性自动编码器可以帮助找到少数几个对产生给定输出很重要的特性。

尽管取得了研究进展,但稀疏自动编码器仍存在局限性。首先,许多特性仍然难以解释,且没有明确的方法来检查解释的有效性。其次,稀疏自动编码器不能捕获原始模型的所有行为,要完全映射前沿大型语言模型中的概念可能需要扩展到十亿或万亿个特性。最后,稀疏自动编码器只是解释模型的第一步,要理解模型如何计算这些特性以及它们在模型中的使用,还需要进一步研究。

展望未来,OpenAI希望找到的特征能够在监控和引导语言模型行为方面有实际用途,并计划在前沿模型中进行测试。可解释性将为人们提供新的方式来思考模型的安全性和稳健性,并通过对其行为给予强有力的保证,显著增加人们对强大的人工智能模型的信任。

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原文作者: AIGC最前线

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