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대규모 언어 모델의 마음 매핑 \ Anthropic

  • 오늘 우리는 AI 모델의 내부 작동 원리에 대한 중요한 진전을 보고합니다.
  • Claude Sonnet이라는 대규모 언어 모델 내에서 수백만 개의 개념이 어떻게 표현되는지 확인했습니다.
  • 이는 현대 생산급 대규모 언어 모델 내부를 상세히 들여다본 최초의 사례입니다.
  • 이 해석 가능성 발견은 미래에 AI 모델을 더욱 안전하게 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.
  • AI 모델을 블랙 박스로 취급하는 것이 일반적이지만, 새로운 연구는 AI의 내부 상태를 이해하는 데 중요한 발전을 가져왔습니다.
  • 이전에는 작은 언어 모델에 대해 사전 학습된 단어를 인간이 이해할 수 있는 개념과 연결시키는 성과를 올린 바 있습니다.
  • 2023년 10월, 우리는 작은 "장난감" 언어 모델에 사전 학습된 개념들을 적용하는 데 성공했습니다.
  • 복잡한 대규모 AI 언어 모델에도 사전 학습 기법을 적용하는 데 성공하여, Claude 3.0 Sonnet의 중간층에서 수백만 개의 기능을 추출했습니다.
  • 이 기능들은 도시, 사람, 원소, 과학 분야, 프로그래밍 구문 등 다양한 개념에 대응합니다.
  • 일부 기능은 더 추상적이며, 컴퓨터 코드의 버그, 성별 편향에 대한 논의, 비밀 유지에 대한 대화 등도 포함됩니다.
  • 우리는 이러한 기능들을 조작하여 Claude의 응답을 바꿀 수 있음을 발견했습니다.
  • 이 연구는 AI 모델의 내부 개념 조직이 인간의 유사성 개념과 어느 정도 일치함을 보여줍니다.
  • 기존의 안전 기술을 강화하고, AI 시스템을 위험한 행동에서 모니터링하고, 바람직한 결과로 유도하며, 위험한 주제를 제거하는 데 사용할 수 있을 것입니다.
  • 이 기술은 안전성 테스트 세트를 제공하여 표준 훈련 및 미세 조정 방법을 통해 해결되지 않은 문제를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 해석 가능성 연구는 AI 모델을 보다 안전하게 만들기 위해 중요합니다.
  • 추가 연구와 발전이 필요하며, 우리는 Claude 3 Sonnet에서 추출된 해석 가능한 기능들에 대한 논문을 발표했습니다.
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