Raziskovalci na Inštitutu MIT in drugih ustanovah so odkrili zanimivo dejstvo o velikih jezikovnih modelih (LLM), kot na primer tisti, ki se uporabljajo v priljubljenih AI klepetalnikih, kot je ChatGPT. Ti modeli, ki so neverjetno zapleteni, pogosto zmorejo pridobiti in dekodirati shranjeno znanje z uporabo zelo preproste linearne funkcije. Ta odkritje razkriva, kako ti modeli delujejo, in bi lahko imele posledice za izboljšanje njihove natančnosti.
Raziskovalci so razvili tehniko za identifikacijo linearnih funkcij za različne vrste dejstev, shranjenih v LLM-jih. S preučevanjem teh funkcij so pridobili vpogled v to, kaj model ve o različnih temah in kje je to znanje shranjeno v modelu. Ugotovili so, da čeprav model običajno poda napačen odgovor na določeno naročilo, pogosto še vedno vsebuje pravilne informacije. To kaže, da bi se te preproste funkcije lahko uporabile za identifikacijo in popravljanje neresničnih podatkov znotraj modela, kar bi zmanjšalo možnost napačnih ali nelogičnih odgovorov.
Čeprav vsa dejstva niso linearno kodirana in pridobljena na enak način, odkritje teh preprostih funkcij predstavlja dragoceno orodje za razumevanje notranjega delovanja velikih jezikovnih modelov. Raziskovalci so razvili tudi tehniko vizualizacije, imenovano “atributna leča”, ki zemljevid, kje je shranjena specifična informacija o odnosih v plasteh modela. Ta vizualizacijsko pripomoček pomaga raziskovalcem in inženirjem pri pridobivanju boljšega razumevanja modela in morebitnem odkrivanju in odpravljanju morebitnih netočnosti.
V prihodnosti raziskovalci upajo, da bodo dodatno preučili, kako so shranjeni podatki, ki ne sledijo linearnim vzorcem. Načrtujejo tudi izvedbo poskusov z večjimi jezikovnimi modeli, da bi preverili, ali te preproste funkcije držijo na večjem obsegu. Ta raziskava ima potencial za povečanje našega razumevanja jezikovnih modelov in izboljšanje njihove uspešnosti v različnih domenah.
Pogosta vprašanja (FAQ)
Q: Kaj so veliki jezikovni modeli?
A: Veliki jezikovni modeli, znani tudi kot transformatorski modeli, so umetniški modeli inteligence, ki obdelujejo in razumejo človeški jezik. Posebej koristni so za naloge, kot so podpora strankam, generiranje kode in prevajanje jezika.
Q: Kako raziskovalci prevprašujejo velike jezikovne modele?
A: Raziskovalci uporabljajo tehnike za odkrivanje mehanizmov, kako veliki jezikovni modeli pridobivajo in dekodirajo shranjeno znanje. V tej študiji so raziskovalci identificirali in proučevali preproste linearne funkcije, ki jih ti modeli pogosto uporabljajo za pridobivanje dejstev.
Q: Kako lahko ta raziskava pomaga izboljšati natančnost jezikovnih modelov?
A: Z razumevanjem preprostih funkcij, ki jih jezikovni modeli uporabljajo za pridobivanje dejstev, lahko raziskovalci potencialno identificirajo in popravijo napačne informacije, shranjene v modelih. To bi lahko zmanjšalo primere napačnih ali nelogičnih odgovorov, ki jih podajo AI klepetalniki.
Q: Kaj je “atributna leča”?
A: Atributna leča je orodje za vizualizacijo, ki so ga razvili raziskovalci, da zemljevid, kje je shranjena specifična informacija o odnosih v plasteh jezikovnega modela. To orodje pomaga raziskovalcem in inženirjem pri pridobivanju boljšega razumevanja znanja modela.
Q: Kateri so prihodnji raziskovalni cilji te študije?
A: Raziskovalci načrtujejo, da bodo še bolj poglobljeno preučili, kako so shranjeni podatki, ki ne sledijo linearnim vzorcem. Prav tako si prizadevajo izvesti eksperimente z večjimi jezikovnimi modeli, da potrdijo svoje ugotovitve na širši lestvici.
Vir:
– MIT News: news.mit.edu
The source of the article is from the blog oinegro.com.br