网站链接的基本形式,做soho一定要做网站吗,东光网站建设,效果好的网站建设公司每周跟踪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#xff1f;订阅我们的简报#xff0c;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#xff0c;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#xff0c;成为AI领… 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/ 谷歌DeepMind推出了一种新的方式来“窥探”AI的“内心”并利用自动编码器揭示AI的黑箱运作。这种方法可能帮助研究人员更好地理解和控制AI的决策机制为未来更可靠的AI系统铺路。 DeepMind的团队在研究被称为“机制可解释性”的领域即试图理解神经网络如何实际运作。今年7月他们发布了名为“Gemma Scope”的工具让研究人员可以更清楚地观察AI在生成输出时内部发生了什么。团队负责人Neel Nanda指出机制可解释性是一种新兴研究领域目标是解构神经网络内部算法的运作方式。例如AI在接收到“写一首诗”的指令后会输出韵律十足的句子但具体执行的算法却不明朗研究人员希望通过这种方式追踪其过程。 在分析AI模型Gemma时DeepMind使用了一种“稀疏自动编码器”的工具。这种编码器可放大模型的每一层帮助研究人员更直观地观察AI如何在不同数据层级上分类特征。例如如果向Gemma提问“吉娃娃”它就会激活“狗”这一特征显示模型关于狗的知识。稀疏自动编码器的特点是仅使用部分神经元进行激活形成更高效的表现形式但同时控制信息的粒度以便研究人员不至于被过度复杂的信息淹没。 DeepMind此举的目的是将Gemma和自动编码器的研究开源鼓励更多研究人员使用和探索从而进一步推动AI模型内部逻辑的理解。据悉Neuronpedia一个机制可解释性平台也与DeepMind合作开发了Gemma Scope的演示版。用户可以在演示中输入不同指令并观察模型的响应比如如果对“狗”特征进行极度放大模型会在回答美国总统相关问题时莫名加入“狗”的内容甚至可能回应出“狗叫声”。 稀疏自动编码器的有趣之处在于它们是无监督的可以自主发现特征。例如Neuronpedia的科学负责人Joseph Bloom提到在自动编码中“尴尬cringe”特征会在涉及负面评论时激活这也说明模型能够自主找到与人类情感和判断相关的特征。此外Neuronpedia还允许用户检索特定概念标注激活的具体词汇以了解模型是如何分解和理解人类概念的。 这种研究还揭示了AI为何会产生错误。举个例子研究人员发现AI模型将“9.11”视作比“9.8”更大因为模型将这些数字误认为日期。这种错误往往是AI受限于特定的训练数据经过调整后问题便可纠正。 机制可解释性还有许多潜在应用例如在模型中去除敏感内容。当前LLM模型通常会内置系统级提示以阻止用户获取不良信息但通过机制可解释性模型开发者有望找到并永久关闭这些节点使AI彻底忘掉特定内容。 尽管机制可解释性前景广阔但目前的技术难以完全控制AI的行为。Neuronpedia的创始人Johnny Lin表示在模型参数的调整上技术仍然存在不足。比如如果通过减少暴力特征来控制模型有可能会削弱AI在其他领域的知识。 总而言之如果能够进一步深入AI的“心智”机制可解释性研究将有可能成为实现AI对齐确保AI行为符合预期的有效途径。
