언어 모델은 주어진 텍스트로부터 자연어를 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. OpenAI의 GPT 시리즈 언어 모델은 현재 가장 앞선 대표 모델 중 하나이지만 IT House는 여기에도 문제가 있다는 점을 발견했습니다. 즉, 해당 동작을 이해하고 예측하기가 어렵습니다. 언어 모델을 더욱 투명하고 신뢰할 수 있게 만들기 위해 OpenAI는 언어 모델의 어느 부분이 해당 동작을 담당하는지 자동으로 식별하고 이를 자연어로 설명할 수 있는 새로운 도구를 개발하고 있습니다.
이 도구의 원리는 다른 언어 모델(즉, OpenAI의 최신 GPT-4)을 사용하여 다른 언어 모델(예: OpenAI의 자체 GPT-2)의 내부 구조를 분석하는 것입니다. 언어 모델은 많은 "뉴런"으로 구성되며, 각 뉴런은 텍스트의 특정 패턴을 관찰하고 모델의 다음 출력에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, "가장 유용한 초능력을 가진 슈퍼 히어로는 누구입니까?"와 같은 슈퍼 히어로에 대한 질문이 있을 경우 "마블 슈퍼 히어로 뉴런"은 모델이 마블 영화의 특정 슈퍼 히어로를 언급할 확률을 높일 수 있습니다.
OpenAI의 도구는 이 메커니즘을 사용하여 모델의 다양한 부분을 분해합니다. 첫째, 평가 중인 모델에 텍스트 시퀀스를 공급하고 특정 뉴런이 자주 "발화"될 때까지 기다립니다. 그런 다음 이러한 고도로 활동적인 뉴런을 GPT-4에 "표시"하고 GPT-4가 설명을 생성하도록 합니다. 해석의 정확성을 결정하기 위해 GPT-4에 일부 텍스트 시퀀스를 제공하고 뉴런의 행동을 예측하거나 시뮬레이션하도록 요청합니다. 그런 다음 시뮬레이션된 뉴런의 동작을 실제 뉴런의 동작과 비교합니다.
위 내용은 OpenAI, 언어 모델의 동작을 설명하기 위한 새로운 도구 개발의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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