Дослідники з MIT та інших установ зробили цікаве відкриття про великі мовні моделі (LLM), такі як ті, що використовуються в популярних чатботах штучного інтелекту, наприклад, ChatGPT. Ці моделі, які є надзвичайно складними, часто можуть отримувати і розкодовувати збережені знання за допомогою дуже простих лінійних функцій. Це відкриття проливає світло на механіку роботи цих моделей та може мати наслідки для покращення їх точності.
Дослідники розробили техніку ідентифікації лінійних функцій для різних типів фактів, збережених у LLM. Вивчаючи ці функції, вони змогли отримати уявлення про те, що модель знає про різні предмети і де ці знання зберігаються всередині моделі. Вони виявили, що навіть коли модель надає невірну відповідь на запит, вона часто все ще має правильну інформацію, збережену всередині себе. Це свідчить про те, що ці прості функції потенційно можуть бути використані для виявлення та виправлення неправдивих відомостей у моделі, зменшуючи ймовірність неправильних чи нелепих відповідей.
Хоча не всі факти кодуються та відновлюються лінійно, відкриття цих простих функцій є цінним інструментом для розуміння внутрішніх механізмів великих мовних моделей. Дослідники також розробили техніку візуалізації під назвою “лінза атрибутів”, що допомагає картографувати місце, де зберігається конкретна інформація про зв’язки всередині шарів моделі. Цей інструмент візуалізації може допомогти дослідникам та інженерам краще зрозуміти модель і, можливо, виправити будь-яку невірну інформацію.
У майбутньому дослідники планують дослідити, як зберігаються факти, коли вони не слідують лінійним шаблонам. Вони також планують провести експерименти з великими мовними моделями, щоб перевірити, чи справді ці прості функції виявляються на більшу шкалу. Ці дослідження можуть покращити наше розуміння мовних моделей та покращити їх продуктивність у різних галузях.
Часті запитання (FAQ)
Q: Що таке великі мовні моделі?
A: Великі мовні моделі, також відомі як трансформерні моделі, є моделями штучного інтелекту, які обробляють та розуміють людську мову. Вони особливо корисні для завдань, таких як підтримка клієнтів, генерація коду та переклад мов.
Q: Як дослідники проводять дослідження великих мовних моделей?
A: Дослідники використовують техніки для виявлення механізмів того, як великі мовні моделі отримують та розкодовують збережені знання. У цьому дослідженні вони ідентифікували та вивчали прості лінійні функції, які часто використовуються цими моделями для отримання фактів.
Q: Як ці дослідження можуть допомогти поліпшити точність мовних моделей?
A: Розуміючи прості функції, якими користуються мовні моделі для отримання фактів, дослідники можуть потенційно виявляти та коригувати невірну інформацію, збережену у моделях. Це може зменшити випадки неправильних чи нелепих відповідей, що надають чатботи штучного інтелекту.
Q: Що таке “лінза атрибутів”?
A: “Лінза атрибутів” – це інструмент візуалізації, розроблений дослідниками для мапування місця, де зберігається конкретна інформація про зв’язки всередині шарів мовної моделі. Цей інструмент допомагає дослідникам та інженерам краще зрозуміти знання моделі.
Q: Які напрямки майбутніх досліджень для цього дослідження?
A: Дослідники планують подальше вивчення того, як зберігаються факти, коли вони не слідують лінійним шаблонам. Вони також сподіваються провести експерименти з великими мовними моделями, щоб підтвердити свої висновки на більшій шкалі.
Джерела:
MIT News: news.mit.edu
The source of the article is from the blog scimag.news