Forskarar ved MIT og andre institusjonar har gjort ein interessant oppdaging om store språkmodellar (LLM), som til dømes blir brukt i populære AI-chatbotar som ChatGPT. Desse modellane, som er utruleg komplekse, klarer ofte å hente og dekryptere lagret kunnskap ved hjelp av svært enkle lineære funksjonar. Denne oppdaginga kastar lys over korleis desse modellane fungerer og kan ha implikasjonar for å forbetre deira nøyaktigheit.
Forskarane utvikla ei teknikk for å identifisere lineære funksjonar for ulike typer fakta som er lagret i LLM-ane. Ved å studere desse funksjonane klarte dei å få innsikt i kva modellen veit om ulike emne og kor denne kunnskapen er lagret i modellen. Dei fann ut at sjølv når ein modell gir eit feil svar på ein oppgåve, har den ofte framleis den rette informasjonen lagret. Dette tyder på at desse enkle funksjonane potensielt kan brukast til å identifisere og rette opp falsk informasjon innanfor modellen, noko som kan redusere sjansen for feil eller mangel på samanheng i svarene.
Sjølv om ikkje alle fakta blir kodet og henta lineært på denne måten, så gir oppdaginga av desse enkle funksjonane eit verdifullt verktøy for å forstå korleis store språkmodellar fungerer. Forskarane utvikla òg ein visualiseringsteknikk kalla «attributtlinse» for å kartlegge kor spesifikk informasjon om relasjonar er lagret innanfor lag i modellen. Denne visualiseringstollen kan hjelpe forskarar og ingeniørar med å få betre forståing av modellen og eventuelt rette opp eventuell unøyaktig informasjon.
I framtida håpar forskarane å undersøkje meir korleis fakta blir lagret når dei ikkje følgjer lineære mønster. Dei planlegg òg å gjennomføre eksperimenter med større språkmodellar for å sjå om desse enkle funksjonane held stikk på større skala. Denne forskinga har potensiale til å styrke vår forståing av språkmodellar og forbetre deira ytelse innan ulike område.
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
- Spørsmål: Kva er store språkmodellar?
- Spørsmål: Korleis går forskarar fram for å utforske store språkmodellar?
- Spørsmål: Korleis kan denne forskinga bidra til å forbetre nøyaktigheita til språkmodellar?
- Spørsmål: Kva er ein «attributtlinse»?
- Spørsmål: Korleis ser framtidige forskingsretningar ut for denne studien?
Svar: Store språkmodellar, også kjent som transformermodellar, er kunstig intelligensmodellar som prosesserer og forstår menneskelig språk. Dei er særleg nyttige for oppgåver som kundestøtte, kodegenerering og språkoversetting.
Svar: Forskarar brukar teknikkar for å avdekke mekanismane bak korleis store språkmodellar hentar og dekrypterer lagret kunnskap. I denne studien identifiserte og studerte forskarane dei enkle lineære funksjonane som desse modellane ofte brukar for å hente fakta.
Svar: Ved å forstå dei enkle funksjonane som språkmodellar brukar for å hente fakta, kan forskarar potensielt identifisere og rette opp falsk informasjon som er lagret innanfor modellane. Dette kan redusere tilfellar av feilaktige eller sanselause svar gitt av AI-chatbotar.
Svar: Ein attributtlinse er eit visualiseringstolk som forskarane har utvikla for å kartlegge kor spesifikk informasjon om relasjonar er lagret innanfor lag i ein språkmodell. Denne tolken hjelper forskarar og ingeniørar med å få betre forståing av modellens kunnskapsstruktur.
Svar: Forskarane planlegg å gå djupare inn i korleis fakta blir lagret når dei ikkje følgjer lineære mønster. Dei har òg som mål å gjennomføre eksperimenter med større språkmodellar for å stadfeste om desse enkle funksjonane stemmer på ein større skala.
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni