OpenAI新研究如何理解GPT4的思维

3 分钟前

OpenAI 发布了一则研究

关于「理解 GPT-4 的“思维”的方法」

如果能理解 AI 的运作原理，我们就能更好地使用它们。而稀疏自编码器（sparse autoencoders）可以帮助找到模型中的“关键点”。 然后他们找到了个新方法，能够将稀疏自编码器扩展到数千万个 features，效果 优于以往 。

论文

《Scaling and evaluating sparse autoencoders》

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

代码

https://github.com/openai/sparse_autoencoder

报道

https://openai.com/index/extracting-concepts-from-gpt-4/

试试

https://openaipublic.blob.core.windows.net/sparse-autoencoder/sae-viewer/index.html

论文速读

用中学时能看懂的方式

引言

这篇文章主要讲了一种叫做“稀疏自编码器”的技术，它可以用来分析语言模型（比如ChatGPT）内部的运作方式。稀疏自编码器可以帮助我们找到一些有用的“特征”，这些特征就像是在复杂文本数据中找到的规律和模式。

背景

语言模型可以学习很多信息，但是要理解这些信息，我们需要一些工具。稀疏自编码器就是这样的工具。它们可以从复杂的语言模型中提取出简单而有用的信息，就像是从一大堆杂乱无章的数据中找到有用的线索。

方法

什么是稀疏自编码器？

稀疏自编码器是一种“无监督学习”方法，意思是它不需要人来告诉它正确答案。它通过一种叫做“瓶颈层”的技术来重建输入数据，这个瓶颈层可以让它只保留最重要的信息，丢掉不重要的。

如何控制稀疏性？

我们可以使用一种叫做“TopK激活函数”的技术来控制哪些信息是最重要的。它只保留那些数值最大的几个数据，把其他的数值都设置为零。这就像是从一大堆数据中只挑出最有用的几个。

怎么防止“死神经元”？

在训练过程中，有些神经元可能会变成“死神经元”，也就是再也不会被激活。为了防止这种情况，研究者们使用了一些特殊的初始化方法和辅助损失函数来让更多的神经元都能参与工作。

研究结果

自编码器的大小和稀疏性

研究发现，随着自编码器变得更大，它能够提取的特征也越来越多，而且这些特征的质量也更好。

特征提取效果

研究表明，较大的稀疏自编码器可以从语言模型中提取出更有用的特征，这些特征可以帮助我们更好地理解语言模型的工作原理。

自编码器的表现

通过一系列的实验，研究者发现稀疏自编码器在提取特征、解释模型行为等方面都表现得非常好。

未来方向

优化训练方法

可以尝试使用更好的算法来进一步提高自编码器的训练效率。

探索更多应用

可以将稀疏自编码器应用到更多领域，比如自动驾驶、医疗诊断等，来验证它的实用性。

提高解释能力

可以开发更加智能的解释方法，让我们对自编码器提取出的特征有更深的理解。