MITなどの研究機関の研究者たちが、大規模言語モデル（LLM）に関する興味深い発見を行いました。ChatGPTなどの人気のAIチャットボットに使用されるような大規模言語モデル（LLM）は、非常に複雑でありながらも、非常に単純な線形関数を用いて格納された知識を取り出し解読することができることがわかりました。この発見は、これらのモデルがどのように機能するかの仕組みに光を当て、それらの精度向上につながる可能性があります。
研究者たちは、LLMに格納されている異なる種類の事実のための線形関数を特定する手法を開発しました。これらの関数を研究することで、モデルがさまざまな主題についてどのような知識を持っているか、その知識がモデルのどこに格納されているかを理解することができました。モデルがプロンプトに誤った回答を提供した場合でも、そのモデルが正しい情報を持っていることが多いという発見がありました。これは、これらの単純な関数が、モデル内の虚偽を特定し修正するために利用できる可能性があることを示唆しており、AIチャットボットによる不正確または筋違いな回答の可能性を減らすことができるかもしれません。
すべての事実がこのように線形的に符号化および取得されるわけではありませんが、これらの簡単な関数の発見は、大規模言語モデルの内部機能を理解するための貴重なツールを提供しています。研究者たちはさらに、モデルの層内に関係する特定の情報がどこに格納されているかをマッピングするための「属性レンズ」と呼ばれる視覚化技術を開発しました。この視覚化ツールは、研究者やエンジニアがモデルをよりよく理解し、任意の不正確な情報を特定するのに役立ちます。
今後は、研究者たちは、線形パターンに従わない場合の事実がどのように格納されるかについてさらに調査する予定です。また、これらの簡単な関数が広範囲にわたって成立するかどうかを確認するために、より大規模な言語モデルで実験を行う予定です。この研究は、言語モデルの理解を高め、さまざまな領域での性能向上をもたらす可能性があります。
より詳しい情報については、MIT Newsのこの研究に関する記事をご参照ください：[MIT News](https://news.mit.edu/2021/artificial-intelligence-linguistics-0506)
よくある質問（FAQ）
The source of the article is from the blog bitperfect.pe