Перейти в телеграм, чтобы получить результаты теста
Главное:
- Разработан инструмент Monitor для анализа работы языковых моделей.
- Инструмент помогает понять механизмы принятия решений LLM и причины их ошибок.
- Обнаружены случаи неправильного сравнения чисел из-за влияния обучения на примерах.
Инновации в анализе языковых моделей
Создание инструмента Monitor, анонсированного исследователями из недавно образованной лаборатории Transluce, стало важным шагом в понимании работы языковых моделей (LLM). На данный момент, LLM представляют собой сложные системы, доступные нам только на уровне входных и выходных данных. Однако, несмотря на это, трудно объяснить, как они достигают своих выводов. Monitor предоставляет исследователям уникальную возможность не только наблюдать за активацией нейронов в режиме реального времени, но также анализировать, какие темы и концепции заставляют модель делать тот или иной вывод.
Это важно, поскольку многие парадоксы и ошибки, с которыми сталкиваются LLM, могут быть связаны с теми данными, на которых они обучались. Изучение механизмов, запускающих активацию определенных групп нейронов, может помочь снижать уровень «галлюцинаций» — ситуации, когда модель выдает неверные или абсурдные ответы.
Причины «галлюцинаций» LLM
Исследования показали, что LLM иногда ошибаются в простых математических задачах. Например, они традиционно сравнивают числа 9.8 и 9.11 так, что 9.11 оказывается больше, хотя это неправильно. Углубленный анализ этой проблемы выявил, что встречающиеся в обучающих данных темы, такие как атака 11 сентября и физические константы, могут создавать «ассоциации», которые искажают восприятие самой модели. Когда модель воспринимает 9.11 как дату, а 9.8 как гравитационную константу, это приводит к ошибке.
Интересно, что подобные отклонения могут быть вызваны и наличием в обучающих данных книг вроде Библии, которые содержат числовые ссылки — это лишь еще один пример того, как модели могут путать числа с текстовыми значениями.
Будущее интерпретации ИИ
Избавление от неправильных ассоциаций и показаний нейронов позволило языковым моделям в некоторых случаях правильно отвечать на простые вопросы, что подтверждает важность разработанного инструмента Monitor. В будущем подобные интерфейсы способны не только выявлять ошибки, но и предотвращать их, автоматически корректируя выводы модели на основе глубокого анализа активированных кластеров нейронов.
Исследователи предполагают, что дальнейшие разработки в этой области помогут создать более мощные и точные инструменты для управления и понимания работы ИИ-систем. Учитывая растущее влияние ИИ в различных сферах, такие advancements могут позволить нам более осмысленно и уверенно взаимодействовать с этими технологиями.
Добавить комментарий