Odkrywanie tajemnic sztucznej inteligencji: nowe badania rzucają światło na wewnętrzne mechanizmy zaawansowanych modeli językowych.
Badacze z firmy Anthropic dokonali przełomu, identyfikując miliony koncepcji w Claude Sonnet, jednym z ich zaawansowanych modeli językowych. To trochę jak zaglądanie do magicznej skrzynki, z której wyskakują nie tylko króliki, ale całe uniwersum wiedzy. Ale po kolei, jak to właściwie działa?
Modele AI, takie jak Claude 3 Sonnet od Anthropic, często porównuje się do „czarnych skrzynek”. Wkładasz pytanie, a maszyna wypluwa odpowiedź, jednak co dokładnie dzieje się w środku, pozostaje tajemnicą. To trochę jak zamówienie pizzy przez telefon – wiesz, że zamówiłeś, ale jak dokładnie powstaje ta pizza, pozostaje poza Twoim zasięgiem.
Podczas treningu danych, sieci neuronowe tworzą własne wewnętrzne reprezentacje informacji, mapując dane wejściowe na wyjściowe. Te procesy są reprezentowane przez wartości numeryczne, zwane „aktywacjami neuronów”. Każdy neuron może przyczyniać się do reprezentowania wielu koncepcji, co utrudnia bezpośrednie przypisanie pojedynczych neuronów do konkretnych koncepcji. To trochę jak próba zrozumienia, co się dzieje w mózgu kiedy myślimy o pizzy – wiemy, że coś się dzieje, ale dokładne ścieżki myślowe są trudne do śledzenia.
W październiku 2023 roku, Anthropic zastosowało metodę zwaną „nauką słownikową” do analizy małego modelu językowego, odkrywając cechy odpowiadające konkretnym koncepcjom, takim jak wielkie litery, sekwencje DNA czy nazwiska w cytatach. Teraz, skala tej techniki została zwiększona, aby pasowała do większych modeli językowych używanych obecnie.
Badacze skoncentrowali się na środkowej warstwie Claude 3.0 Sonnet, która jest kluczowym punktem w procesie przetwarzania modelu. Zastosowanie nauki słownikowej na tej warstwie pozwoliło na ekstrakcję milionów cech, które uchwyciły wewnętrzne reprezentacje i nauczone koncepcje na tym etapie. To trochę jak odkrywanie sekretów najlepszego pizzaiola w mieście, zaglądając mu przez ramię, kiedy przygotowuje Twoje ulubione danie.
Cechy te okazały się być multimodalne, reagując zarówno na bodźce tekstowe, jak i wizualne, co wskazuje, że model może uczyć się i reprezentować koncepcje w różnych modalnościach. Dodatkowo, wielojęzyczne cechy sugerują, że model potrafi pojmować koncepcje wyrażone w różnych językach.
Badanie organizacji koncepcji pokazało, że cechy reprezentujące powiązane koncepcje często grupują się razem. Na przykład cechy związane z miastami lub dyscyplinami naukowymi wykazywały większe podobieństwo do siebie niż do cech reprezentujących niepowiązane koncepcje. To trochę jak odkrywanie, że wszystkie składniki potrzebne do zrobienia pizzy są przechowywane w jednym miejscu w kuchni.
Ważność interpretowalności AI dla bezpieczeństwa jest kluczowa, a badania Anthropic rzucają światło na to, jak modele językowe przetwarzają i reprezentują informacje. Może to pomóc w monitorowaniu AI w poszukiwaniu niebezpiecznych zachowań, kierowaniu ich ku pożądanym wynikom czy eliminowaniu niebezpiecznych treści.
Odkrywanie, co kryje się w „czarnej skrzynce” AI, jest coraz bardziej niezbędne, gdy te systemy zaczynają odgrywać kluczową rolę w krytycznych procesach decyzyjnych w takich dziedzinach jak opieka zdrowotna, finanse czy wymiar sprawiedliwości. To trochę jak próba zrozumienia, dlaczego Twoja pizza czasami smakuje inaczej, mimo że zamawiasz ją w tym samym miejscu. Rozumienie tych procesów może pomóc wyeliminować błędy, halucynacje i inne niepożądane lub nieprzewidywalne zachowania.
Podsumowując, choć modele AI mogą wydawać się nieprzeniknione jak receptury na najlepszą pizzę na świecie, badania takie jak te przeprowadzone przez Anthropic dają nam szansę na lepsze zrozumienie i kontrolowanie tych potężnych narzędzi. A kto wie, może pewnego dnia będziemy mogli powiedzieć, że znamy każdy składnik naszej cyfrowej pizzy.