Понимание внутренней работы больших языковых моделей (LLM) всегда было проблемой в области искусственного интеллекта. Последний результат исследования Google DeepMind, Gemma Scope, предоставляет новый метод изучения внутреннего механизма LLM. Это помогает исследователям лучше понять процесс принятия решений в модели путем анализа векторов активации модели, тем самым улучшая интерпретируемость и надежность модели. Gemma Scope — это не простой инструмент визуализации, а тщательно обученная система, способная выполнять углубленный анализ различных компонентов модели и количественно оценивать их влияние.
Gemma Scope прошла тщательное обучение активации модели Gemma2. В процессе обучения векторы активации модели нормализуются, а SAE обучаются на разных уровнях и в разных местах, включая выходные данные головы внимания, выходные данные MLP и остаточный поток после MLP.
Работа Джеммы Скоуп оценивалась с разных точек зрения. Экспериментальные результаты показывают, что дельта-потери SAE остаточного потока обычно выше, а длина последовательности оказывает значительное влияние на производительность SAE. Кроме того, производительность разных подмножеств наборов данных также различна, и Gemma Scope лучше всего справляется с математикой DeepMind.
Выпуск Gemma Scope предоставляет возможность решить ряд открытых проблем. Это не только может помочь нам глубже понять SAE, но также может улучшить производительность реальных задач и даже протестировать SAE красной командой, чтобы определить, действительно ли они находят «реальные» концепции в модели.
Ожидается, что с применением Gemma Scope мы сделаем большой шаг вперед в объяснимости и безопасности ИИ. Это поможет нам лучше понять внутреннюю работу языковых моделей и повысить прозрачность и надежность моделей.
Адрес статьи: https://storage.googleapis.com/gemma-scope/gemma-scope-report.pdf.
Онлайн-опыт: https://www.neuronpedia.org/gemma-scope#main
В целом, Gemma Scope предоставляет ценный инструмент для понимания больших языковых моделей. Он не только помогает исследователям глубоко изучить внутренние механизмы модели, но также открывает путь к улучшению интерпретируемости и безопасности ИИ. Он имеет широкие перспективы применения. будущее. Мы с нетерпением ожидаем, что Джемма Скоуп будет играть более важную роль в области искусственного интеллекта.