Forskere fra MIT og andre institutioner har gjort en spændende opdagelse om store sprogmodeller, også kendt som transformermodeller, der anvendes i populære AI-chatbots som ChatGPT. Disse komplekse modeller er i stand til at hente og afkode gemt viden ved hjælp af en meget enkel lineær funktion. Denne opdagelse kaster lys over, hvordan disse modeller arbejder og kan få betydning for at forbedre deres præcision.
Forskerne udviklede en teknik til at identificere lineære funktioner for forskellige typer fakta gemt i sprogmodellerne. Ved at studere disse funktioner kunne de få indsigt i, hvad modellen ved om forskellige emner og hvor den viden er gemt i modellen. De fandt, at selv når en model giver et forkert svar på en forespørgsel, har den ofte stadig den korrekte information gemt. Dette antyder, at disse simple funktioner potentielt kan bruges til at identificere og korrigere usandheder i modellen, hvilket reducerer risikoen for forkerte eller meningsløse svar.
Selvom ikke alle fakta er lineært kodet og hentes på denne måde, giver opdagelsen af disse simple funktioner et værdifuldt redskab til at forstå de indre mekanismer i store sprogmodeller. Forskerne udviklede også en visualiseringsteknik kaldet en “attributlinse” for at kortlægge, hvor specifik information om relationer er gemt inden i modellens lag. Denne visualiseringsmetode kan hjælpe forskere og ingeniører med at få en bedre forståelse af modellen og potentielt rette eventuelle unøjagtigheder.
I fremtiden håber forskerne at undersøge yderligere, hvordan fakta er gemt, når de ikke følger lineære mønstre. De planlægger også at udføre eksperimenter med større sprogmodeller for at se, om disse simple funktioner stadig holder på en større skala. Denne forskning har potentiale til at forbedre vores forståelse af sprogmodeller og forbedre deres præstation på forskellige områder.
**Ofte Stillede Spørgsmål (FAQ)**
**Q: Hvad er store sprogmodeller?**
A: Store sprogmodeller, også kendt som transformermodeller, er kunstige intelligensmodeller, der bearbejder og forstår menneskesprog. De er særligt nyttige til opgaver såsom kundesupport, kodegenerering og sprogoversættelse.
**Q: Hvordan undersøger forskerne store sprogmodeller?**
A: Forskerne bruger teknikker til at afsløre mekanismerne bag, hvordan store sprogmodeller henter og afkoder gemt viden. I denne undersøgelse identificerede og studerede forskerne de simple lineære funktioner, som disse modeller ofte anvender til at hente fakta.
**Q: Hvordan kan denne forskning hjælpe med at forbedre præcisionen af sprogmodeller?**
A: Ved at forstå de simple funktioner, som sprogmodeller bruger til at hente fakta, kan forskere potentielt identificere og korrigere falsk information gemt i modellerne. Dette kunne reducere tilfælde af forkerte eller meningsløse svar fra AI-chatbots.
**Q: Hvad er en “attributlinse”?**
A: En attributlinse er et visualiseringsredskab udviklet af forskerne til at kortlægge, hvor specifik information om relationer er gemt i lagene af en sprogmodel. Dette redskab hjælper forskere og ingeniører med at få en bedre forståelse af modellens viden.
**Q: Hvad er de fremtidige forskningsretninger for denne undersøgelse?**
A: Forskerne planlægger at gå dybere ind i, hvordan fakta er gemt, når de ikke følger lineære mønstre. De har også til hensigt at udføre eksperimenter med større sprogmodeller for at bekræfte, om disse simple funktioner holder på en større skala.
Kilder:
– MIT Nyheder: news.mit.edu
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl