Anthropic의 AI 해석 가능성 연구는 대규모 언어 모델의 블랙 박스 속을 밝혀줍니다.
- 큰 언어 모델의 "블랙 박스"를 밝히는 Anthropic의 AI 해석 연구 주제
- 연구자들은 언어 모델 Claude 3 Sonnet의 내부 표현에 대해 흥미로운 통찰을 얻음
- 인공 신경망이 내부 층에서 활성화 패턴으로 개념을 표현한다는 아이디어에 기반
- "사전 학습" 기법 사용, 특정 모델 층의 활성화를 가능한 한 간결하게 재구성하기 위해 별도의 신경망을 훈련
- 훈련된 네트워크의 가중치는 개념을 나타내는 활성화 패턴인 "특징"의 "사전"을 형성
- 예를 들어, 골든 게이트 브리지에 특별히 반응하는 특징 발견, 인공적으로 이 특징을 활성화시키면 모델이 스스로를 골든 게이트 브리지라고 식별하기 시작
- 이 방법은 사람과 장소에서부터 프로그램 코드의 구문 요소, 그리고 공감이나 반어법과 같은 추상적 개념에 이르기까지 광범위한 특징을 포함
- 많은 특징들은 해당 개념의 텍스트 언급과 이미지 양쪽에 모두 민감
- 특징의 계층적 구성도 발견, 예를 들어 "샌프란시스코"의 일반적 특징이 더 구체적인 랜드마크 및 지역 특징으로 세분화
- Anthropic 팀은 이 결과를 유능한 AI 시스템에 대한 더 큰 투명성과 제어를 향한 중요한 단계로 보고 있지만, 점점 더 큰 모델에 해석 가능성을 적용하는 것의 엄청난 도전도 지적함
- 연구자들은 모델이 훈련하는 동안 배운 모든 개념의 전체 세트를 현재 기술을 사용해 찾는 것이 비용이 많이 들고 현재 접근 방식에 필요한 계산이 모델을 훈련하는 데 사용된 계산을 크게 초과할 것이라고 언급
- 연구자들은 또한 모델의 잠재적으로 문제가 될 수 있는 특징을 발견, 예를 들어 생화학 무기 개발, 속임수, 또는 조작에 민감한 특징 등이 모델의 행동에 영향을 줄 수 있음
- 이러한 통찰력은 미래에 언어 모델을 더 잘 이해하고, 사용하기에 더 강력하고 안전하게 만드는 데 도움이 될 수 있음
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