Forskare vid MIT och andra institutioner har gjort en intressant upptäckt om stora språkmodeller (LLM), även kända som transformermodeller, som är populära inom till exempel AI-chattrobotar som ChatGPT. Dessa modeller är extremt komplexa och kan ofta hämta och dekryptera lagrad kunskap med hjälp av mycket enkla linjära funktioner. Denna upptäckt ger insikter om hur dessa modeller fungerar och kan ha implikationer för att förbättra deras noggrannhet.
Forskarna utvecklade en teknik för att identifiera linjära funktioner för olika typer av fakta som är lagrade inom LLM. Genom att studera dessa funktioner kunde de få insikter i vad modellen vet om olika ämnen och var den kunskapen är lagrad inom modellen. De upptäckte att även när en modell ger ett felaktigt svar på en fråga har den ofta fortfarande den korrekta informationen lagrad. Detta antyder att dessa enkla funktioner potentiellt kan användas för att identifiera och rätta till falskheter inom modellen och därmed minska risken för felaktiga eller nonsenssvar.
Även om inte alla fakta kodas och hämtas linjärt på detta sätt, så ger upptäckten av dessa enkla funktioner ett värdefullt verktyg för att förstå hur stora språkmodeller fungerar internt. Forskarna utvecklade även en visualiseringsteknik kallad ”attributlinsspegel” för att kartlägga var specifik information om relationer är lagrad inom modellens lager. Denna visualiseringsteknik kan hjälpa forskare och ingenjörer att få en bättre förståelse av modellen och eventuellt korrigera eventuell felaktig information.
I framtiden hoppas forskarna att ytterligare undersöka hur fakta lagras när de inte följer linjära mönster. De planerar också att genomföra experiment med större språkmodeller för att se om dessa enkla funktioner stämmer på en större skala. Denna forskning har potential att förbättra vår förståelse för språkmodeller och förbättra deras prestanda inom olika områden.
Vanliga Frågor (FAQ)
Q: Vad är stora språkmodeller?
A: Stora språkmodeller, även kända som transformermodeller, är artificiell intelligens-modeller som behandlar och förstår mänskligt språk. De är särskilt användbara för uppgifter som kundsupport, kodgenerering och översättning av språk.
Q: Hur undersöker forskare stora språkmodeller?
A: Forskare använder tekniker för att avslöja mekanismerna bakom hur stora språkmodeller hämtar och dekrypterar lagrad kunskap. I denna studie identifierade och studerade forskarna de enkla linjära funktioner som dessa modeller ofta använder för att hämta fakta.
Q: Hur kan denna forskning hjälpa till att förbättra noggrannheten hos språkmodeller?
A: Genom att förstå de enkla funktioner som språkmodeller använder för att hämta fakta kan forskare potentiellt identifiera och rätta till falsk information som är lagrad inom modellerna. Detta skulle kunna minska förekomsten av felaktiga eller nonsenssvar från AI-chattrobotar.
Q: Vad är en ”attributlinsspegel”?
A: En attributlinsspegel är ett visualiseringsverktyg utvecklat av forskarna för att kartlägga var specifik information om relationer är lagrad inom lagren av en språkmodell. Detta verktyg hjälper forskare och ingenjörer att få en bättre förståelse av modellens kunskapsstruktur.
Q: Vilka är de framtida forskningsinriktningarna för denna studie?
A: Forskarna planerar att djupdyka i hur fakta lagras när de inte följer linjära mönster. De avser också att genomföra experiment med större språkmodeller för att bekräfta om dessa enkla funktioner stämmer på en bredare skala.
Källor:
– MIT News: news.mit.edu
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl