Výzkumníci na MIT a dalších institucích objevili zajímavé poznání o velkých jazykových modelech (LLM), jako jsou ty používané v populárních AI chatbotích jako ChatGPT. Tyto modely, které jsou neuvěřitelně složité, jsou často schopny získat a dešifrovat uložené znalosti pomocí velmi jednoduché lineární funkce. Tento objev osvětluje mechanismus, jak tyto modely fungují, a může mít dopady na zlepšení jejich přesnosti.
Výzkumníci vyvinuli techniku identifikace lineárních funkcí pro různé typy faktů uložených v rámci LLM. Studií těchto funkcí měli možnost získat poznatky o tom, co model ví o různých tématech a kde jsou tyto znalosti uloženy v modelu. Zjistili, že dokonce i když model poskytne nesprávnou odpověď na dotaz, často stále správně informaci uchovává. To naznačuje, že tyto jednoduché funkce by mohly být potenciálně využity k identifikaci a korekci nepravd v modelu, snižujíc tak pravděpodobnost nesprávných nebo nesmyslných odpovědí.
Ačkoliv ne všechny fakty jsou kódovány a získány lineárně tímto způsobem, objev těchto jednoduchých funkcí poskytuje cenný nástroj pro porozumění vnitřním mechanismům velkých jazykových modelů. Výzkumníci rovněž vyvinuli vizualizační techniku nazvanou „atributová lupa“, která mapuje, kde jsou uloženy specifické informace o vztazích uvnitř vrstev modelu. Tato vizualizační pomůcka může pomoci výzkumníkům a inženýrům získat lepší porozumění modelu a potenciálně opravit jakékoliv nepřesnosti.
V budoucnu výzkumníci doufají, že budou dále zkoumat, jak jsou fakta uložena, pokud nejsou v lineárních vzorecích. Dále plánují provádět experimenty s většími jazykovými modely, aby ověřili, zda tyto jednoduché funkce platí na širším základě. Tento výzkum má potenciál zvýšit naše porozumění jazykovým modelům a zlepšit jejich výkon v různých oblastech.
Často kladené otázky (FAQ)
Q: Co jsou velké jazykové modely?
A: Velké jazykové modely, také známé jako transformační modely, jsou umělé inteligence, které zpracovávají a chápou lidský jazyk. Jsou obzvláště užitečné pro úkoly jako je zákaznická podpora, generování kódu a překlad jazyka.
Q: Jak výzkumníci zkoumají velké jazykové modely?
A: Výzkumníci používají techniky ke zjištění mechanismů, jak velké jazykové modely získávají a dešifrují uložené znalosti. V této studii výzkumníci identifikovali a studovali jednoduché lineární funkce, které tyto modely často využívají k získání faktů.
Q: Jak může tento výzkum pomoci zlepšit přesnost jazykových modelů?
A: Porozuměním jednoduchých funkcí využívaných jazykovými modely k získání faktů, mohou výzkumníci potenciálně identifikovat a opravit falešné informace uložené v modelech. To by mohlo snížit případy nesprávných nebo nesmělých odpovědí poskytovaných AI chatboty.
Q: Co je „atributová lupa“?
A: Atributová lupa je vizualizační nástroj vyvinutý výzkumníky k mapování, kde jsou uloženy specifické informace o vztazích uvnitř vrstev jazykového modelu. Tento nástroj pomáhá výzkumníkům a inženýrům získat lepší porozumění struktury znalostí modelu.
Q: Jaké jsou budoucí směry výzkumu této studie?
A: Výzkumníci plánují dále zkoumat, jak jsou fakta uložena, když nejsou v lineárních vzorcích. Zároveň si klade za cíl provést experimenty s většími jazykovými modely, aby potvrdili platnost svých zjištění na širším základě.
Zdroje:
– MIT News: news.mit.edu
The source of the article is from the blog japan-pc.jp