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OpenAI新研究GPT-4大腦,分解1600萬個特征打開“黑匣子”,Ilya 、Jan Leike也參與了!

AIGC動態1年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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OpenAI新研究破解GPT-4大腦,分解1600萬個特征打開“黑匣子”,Ilya 、Jan Leike也參與了!

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原標題:OpenAI新研究GPT-4大腦,分解1600萬個特征打開“黑匣子”,Ilya 、Jan Leike也參與了!
關鍵字:解讀,模型,特征,編碼器,表示
文章來源:夕小瑤科技說
內容字數:0字

內容摘要:


夕小瑤科技說 原創作者 | 付奶茶
6月7日凌晨,OpenAI在官網發布了一個新的研究成果,首次GPT-4的神經網絡活動。通過改進大規模訓練稀疏自動編碼器將GPT-4的內部表示分解為 1600 萬個特征。而且,前段時間離職的Ilya Sutskever、Jan Leike也是作者之一!
這不是破譯了GPT-4的大腦嗎!
聽起來好像很有意思,于是奶茶趕緊搬運來,讓我們一起來看下!
稀疏自編碼器神經網絡一直被視為人工智能領域的“黑匣子”,其運作機制復雜難懂,與機械設備不同,神經網絡的設計和訓練充滿了未知。在設計和訓練神經網絡時,對最終結果的理解非常有限。
為了揭開這個“黑匣子”,OpenAI的研究人員一直在尋找神經計算的基本構建塊。然而,語言模型內部的神經激活模式復雜多變,似乎同時代表了多個概念,并且這些激活是密集的,每次輸入都會觸發多個激活。這與現實世界中遇到的稀疏概念形成鮮明對比,在任何給定情境中,只有少數幾個概念是相關的。
于是,OpenAI研究團隊開始了關于從語言模型中提取可解釋特征的研究:
論文標題:Scaling and evaluating sparse autoenco


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文章來源:夕小瑤科技說
作者微信:xixiaoyaoQAQ
作者簡介:專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員,覆蓋500多家海內外機構投資人,互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠,兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作:zym5189

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