Compreender o funcionamento interno de grandes modelos de linguagem (LLMs) sempre foi um desafio no campo da inteligência artificial. O resultado mais recente da pesquisa do Google DeepMind, Gemma Scope, fornece um novo método para explorar o mecanismo interno do LLM. Ajuda os pesquisadores a compreender melhor o processo de tomada de decisão do modelo, analisando os vetores de ativação do modelo, melhorando assim a interpretabilidade e a confiabilidade do modelo. Gemma Scope não é uma simples ferramenta de visualização, mas um sistema cuidadosamente treinado que pode realizar análises aprofundadas de diferentes componentes do modelo e quantificar seu impacto.
Gemma Scope foi cuidadosamente treinado na ativação do modelo Gemma2. Durante o processo de treinamento, os vetores de ativação do modelo são normalizados e os SAEs são treinados em diferentes camadas e locais, incluindo saída da cabeça de atenção, saída MLP e fluxo residual pós-MLP.
O desempenho do Gemma Scope foi avaliado sob múltiplas perspectivas. Resultados experimentais mostram que a perda delta de SAEs de fluxo residual é geralmente maior, enquanto o comprimento da sequência tem um impacto significativo no desempenho do SAE. Além disso, o desempenho de diferentes subconjuntos de dados também é diferente, e o Gemma Scope tem melhor desempenho na matemática do DeepMind.
O lançamento do Gemma Scope oferece a possibilidade de resolver uma série de problemas em aberto. Isso não apenas pode nos ajudar a entender os SAEs mais profundamente, mas também pode melhorar o desempenho de tarefas reais e até mesmo testar os SAEs da equipe vermelha para determinar se eles realmente encontram os conceitos “reais” no modelo.
Com a aplicação do Gemma Scope, espera-se que dêmos um grande passo em frente na explicabilidade e segurança da IA. Isso nos ajudará a compreender melhor o funcionamento interno dos modelos de linguagem e a melhorar a transparência e a confiabilidade dos modelos.
Endereço do artigo: https://storage.googleapis.com/gemma-scope/gemma-scope-report.pdf
Experiência online: https://www.neuronpedia.org/gemma-scope#main
Em suma, o Gemma Scope fornece uma ferramenta valiosa para a compreensão de grandes modelos de linguagem. Ele não apenas ajuda os pesquisadores a explorar profundamente os mecanismos internos do modelo, mas também abre o caminho para melhorar a interpretabilidade e a segurança da IA. o futuro. Esperamos que Gemma Scope desempenhe um papel mais importante no campo da inteligência artificial.