OpenAI新成果揭秘语言模型神经活动:稀疏自编码器的前沿探索

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行! 订阅:https://rengongzhineng.io/

当前,人类尚未完全理解如何解读语言模型中的神经活动。今天,研究人员分享了一些改进的方法,旨在发现大量“特征”——希望这些活动模式能被人类解释。新方法比现有的更具扩展性,研究人员利用它们在生成预训练变换模型4中找到了1600万个特征。他们正在与研究界分享一篇论文、代码和特征可视化工具,以促进进一步探索。

解读神经网络的挑战

与大多数人类创造物不同,我们尚不完全理解神经网络的内部运作。例如,工程师可以直接设计、评估和修理汽车,确保其安全性和性能。然而,神经网络并非直接设计的,而是通过设计训练它们的算法生成的。因此,生成的网络难以理解,也不能轻易分解为可识别的部分。这意味着我们无法像理解汽车安全那样来理解人工智能的安全性。

为了理解和解读神经网络,首先需要找到神经计算的有用构建块。然而,语言模型内的神经激活模式是不确定的,似乎同时代表许多概念,并且总是密集地激活。在现实世界中,概念是稀疏的——在任何特定情境中,只有少部分概念是相关的。这推动了稀疏自编码器的使用,这种方法可以识别神经网络中少量对生成特定输出重要的“特征”,类似于人在思考时所具备的一小部分概念。这些特征展示了稀疏的激活模式,自然与人类易于理解的概念对齐,即使没有直接的可解释性激励。

我们的研究进展:大规模自编码器训练

研究团队开发了新的最先进的方法,使其能够将稀疏自编码器扩展到前沿人工智能模型上的数千万个特征。他们的方法显示出平滑和可预测的扩展性,比之前的技术有更好的规模回报。团队还引入了几种新的指标来评估特征质量。

研究人员使用这些方法训练了多种自编码器,包括对生成预训练变换模型2小型和生成预训练变换模型4激活的自编码器,其中包括一个在生成预训练变换模型4上有1600万个特征的自编码器。为了检查特征的可解释性,他们通过展示激活该特征的文档来进行可视化展示。以下是一些可解释的特征:

  • 人类不完美
  • 价格上涨
  • X和Y
  • 训练日志
  • 反问句
  • 代数环
  • 谁/什么

展望未来与开放研究

虽然稀疏自编码器的研究令人兴奋,但前路漫漫,仍有许多未解决的挑战。短期内,研究人员希望这些发现的特征能在监控和引导语言模型行为方面实际有用,并计划在前沿模型中进行测试。最终,他们希望有一天可解释性能够提供新的方法来推理模型安全性和稳健性,并通过对其行为的强有力保证大大增加我们对强大人工智能模型的信任。

今天,研究团队分享了一篇详细介绍实验和方法的论文,希望这能使研究人员更容易地在大规模上训练自编码器。他们还发布了完整的生成预训练变换模型2小型自编码器套件,以及使用这些自编码器的代码和特征可视化工具,帮助研究人员了解生成预训练变换模型2和生成预训练变换模型4特征可能对应的内容。

https://cdn.openai.com/papers/sparse-autoencoders.pdf

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/24459.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

手机自动化测试:6.某团文字的提取

我们要进行的操作重点就是文字的提取,然后循环,提取不是吗? try:# 使用XPath定位带有index属性的FrameLayout元素frame_layout_elements WebDriverWait(driver, timeout, poll_frequency).until(EC.presence_of_all_elements_located((By.X…

搜索之道:信息素养与终身学习的新引擎

📑前言 在这个信息如同潮水般涌来的时代,我们每天都在与海量的数据和信息打交道。无论是学习、工作还是生活,我们都渴望能够迅速、准确地找到我们所需的信息。然而,面对如此繁杂的信息海洋,如何高效、精准地搜索到我们…

【C语言训练题库】扫雷->简单小游戏!

🔥博客主页🔥:【 坊钰_CSDN博客 】 欢迎各位点赞👍评论✍收藏⭐ 目录 1. 题目 2. 解析 3. 代码 4. 小结 1. 题目 小sun上课的时候非常喜欢玩扫雷。他现小sun有一个初始的雷矩阵,他希望你帮他生成一个扫雷矩阵。 扫雷…

Matplotlib常见图汇总

Matplotlib是python的一个画图库,便于数据可视化。 安装命令 pip install matplotlib 常用命令: 绘制直线,连接两个点 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,5],[2,4]) plt.show() 运行结果如下: 多条线:…

速盾:服务器cdn加速超时如何解决?

在当今互联网时代,网站内容加载速度成为用户体验的重要指标之一。然而,由于网络环境的复杂性和服务器的负载压力,服务器CDN加速超时问题经常会出现。在这篇文章中,我们将讨论服务器CDN加速超时的原因和解决方法。 首先&#xff0…

巨擘之舞:探索AI大模型的发展历程与特性比较

巨擘之舞:探索AI大模型的发展历程与特性比较 文章目录 巨擘之舞:探索AI大模型的发展历程与特性比较引言1. GPT系列(Generative Pre-trained Transformer)发展历程优点缺点 2. BERT(Bidirectional Encoder Representati…

学习笔记——路由网络基础——汇总静态路由

4、汇总静态路由 (1)定义 静态路由汇总:多条静态路由都使用相同的送出接口或下一跳 IP 地址。(将多条路由汇总成一条路由表示) (2)目的 1.减少路由条目数量,减小路由表,加快查表速度 2.增加网络稳定性 (3)路由黑洞以及路由环路的产生…

京准科技 | PTP时钟服务器(卫星主时钟)在预审系统应用

京准科技 | PTP时钟服务器(卫星主时钟)在预审系统应用 京准科技 | PTP时钟服务器(卫星主时钟)在预审系统应用 某某省公安厅以科技强警建设的重要目标,决定建立全国第一个全省联网的信息化公安预审系统,本文…

LeetCode题练习与总结:三角形最小路径和--120

一、题目描述 给定一个三角形 triangle ,找出自顶向下的最小路径和。 每一步只能移动到下一行中相邻的结点上。相邻的结点 在这里指的是 下标 与 上一层结点下标 相同或者等于 上一层结点下标 1 的两个结点。也就是说,如果正位于当前行的下标 i &…

一次改SQLMAP的操作

前言 sqlmap这个工具,相信各位大佬们都不陌生,但sqlmap虽好,也时常会有些实际存在但无法注入的地方,这时候就需要我们改它的配置了,今天就以本人遇到的事件进行阐述。 正文 确认注入点 通过一系列测试最终确定这里…

循环语句大揭秘:while、do-while、for、foreach你都掌握了吗?

哈喽,各位小伙伴们,你们好呀,我是喵手。运营社区:C站/掘金/腾讯云;欢迎大家常来逛逛 今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一…

招募来袭 | 与热爱技术的谷歌开发者一起创造精彩

写在前面 技术的进步在不断推动着世界发展。从 Android、Flutter 等产品的稳步更新迭代,到秉承着负责任的态度对 AI 进行探索,我们通过每一次的技术跃进,帮助大家打开新的视野,激发更多的灵感,将我们的工具和平台打造成…

css3 都有哪些新属性

1. css3 都有哪些新属性 1.1. 圆角边框 (border-radius)1.2. 盒子阴影 (box-shadow)1.3. 文本阴影 (text-shadow)1.4. 响应式设计相关属性1.5. 渐变背景 (gradient backgrounds)1.6. 透明度 (opacity 和 rgba/hsla)1.7. 多列布局 (column-count, column-gap, etc.)1.8. 变换 (t…

Android --- MVVM+DataBinding+Fragment+Retrofit+Adapter 简单示例

首先,我们将使用 Retrofit 进行网络请求,所以我们需要添加 Retrofit 的依赖。在你的 build.gradle 文件中添加以下依赖: implementation com.squareup.retrofit2:retrofit:2.9.0 implementation com.squareup.retrofit2:converter-gson:2.9.…

动态规划学习

1、背包DP 01 01 01背包:枚举物品然后枚举体积,体积从大到小枚举更新 f [ j ] m a x ( f [ j ] , f [ j − w ] v ) f[j]max(f[j],f[j-w]v) f[j]max(f[j],f[j−w]v).完全背包:枚举物品然后枚举体积,体积从小到大枚举更新 f [ j …

java(kotlin)和 python 通过DoubleCloud的kafka进行线程间通信

进入 DoubleCloud https://www.double.cloud 创建一个kafka 1 选择语言 2 运行curl 的url命令启动一个topic 3 生成对应语言的token 4 复制3中的配置文件到本地,命名为client.properties 5 复制客户端代码 对python和java客户端代码进行了重写,java改成…

websocket php workerman 服务器nginx配置wss协议

首先 Nginx的版本要高,尽量用当前最新稳定版本。 其次 WSS协议,是在HTTPS协议的基础上,进行协议升级,进行通讯的,所以先要保证你有一个 HTTPS正常的WEB站点。 所以,通过Nginx -V 请保证 一定有 --with-ht…

【TensorFlow深度学习】使用TensorFlow构建马尔可夫决策过程模型

使用TensorFlow构建马尔可夫决策过程模型 使用TensorFlow构建马尔可夫决策过程模型:决策分析的深度实践一、马尔可夫决策过程简介二、TensorFlow准备三、定义MDP模型参数四、构建状态值函数模型五、迭代更新值函数六、策略提取与决策结语 使用TensorFlow构建马尔可夫…

【ArcGIS微课1000例】0119:TIFF与grid格式互相转换

文章目录 一、任务描述二、tiff转grid三、grid转tif四、注意事项一、任务描述 地理栅格数据常用TIFF格式和GRID格式进行存储。TIFF格式的栅格数据常以单文件形式存储,不仅存储有R、G、B三波段的像素值,还保存有地理坐标信息。GRID格式的栅格数据常以多文件的形式进行存储,且…

国产操作系统上给麒麟虚拟机安装virtualbox增强工具 _ 统信 _ 麒麟 _ 中科方德

原文链接:国产操作系统上给麒麟虚拟机安装virtualbox增强工具 | 统信 | 麒麟 | 中科方德 Hello,大家好啊!昨天给大家带来了一篇在国产操作系统上给VirtualBox中的Win7虚拟机安装增强工具的文章,今天我们将继续深入,介绍…