Duas publicações de pesquisa, abordando de ângulos diferentes, apontam para a mesma questão — o que é um conceito?
Imagine que a linguagem existe num sistema de coordenadas bidimensional. O eixo X representa a dimensão temporal, onde o vocabulário é organizado em frases à medida que o tempo passa. O eixo Y é a dimensão do significado, e a razão pela qual escolhemos uma palavra em vez de outra é impulsionada pelo significado.
Recentemente, os resultados de pesquisa da série SAEs são muito interessantes, pois revelam como os modelos de redes neurais operam no eixo Y — os modelos aprenderam a extrair e expressar características de conceitos com significado claro. Em outras palavras, durante o processo de cálculo do modelo, existem certos "nós" que não representam ativações neurais aleatórias, mas sim expressões de conceitos com significado específico. Isso significa que o significado dentro de modelos de aprendizagem profunda pode ser decomposto e observado.
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NotFinancialAdviser
· 6h atrás
哎呀,SAE esta coisa realmente me deixou confuso, parece que finalmente alguém conseguiu perfurar a caixa preta
O significado pode ser observado? Se for verdade, então nossa compreensão de IA será elevada a um nível superior
O conceito de "nós" internos do modelo... soa um pouco como fazer uma ressonância magnética em uma rede neural, bem sci-fi
Finalmente alguém estudou seriamente a essência do conceito, antes tudo era tentativa e erro
A analogia do sistema de coordenadas bidimensional é boa, mas será que é simplificada demais? Parece que a situação real é muito mais complexa
Se os nós podem ser decompostos e observados, o que fazer se houver nós maliciosos? A transparência de todo o sistema precisa ser resolvida
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SocialFiQueen
· 6h atrás
Nossa, a coisa do SAE realmente começou a desvendar a caixa preta? O significado pode ser decomposto e observado... Isso é praticamente colocar uma estrutura explicável na IA.
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LuckyBlindCat
· 6h atrás
Nossa, a coisa do SAE realmente está progressivamente desbloqueando a caixa preta do modelo, o conceito pode ser decomposto para observação... Isso não é como colocar uma "microscópio" de significado na IA?
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DaoTherapy
· 6h atrás
Ai, esta coisa do SAE está cada vez mais interessante, parece que finalmente estamos a atingir o limiar da compreensão da IA
Existem realmente nós de conceito na rede neural? Então talvez devêssemos reconsiderar o caminho para alcançar a AGI
A metáfora do eixo Y é boa, mas ainda quero saber se esses nós são realmente estáveis. Será que são apenas uma ilusão?
Estou ansioso para ver mais dados experimentais, sinto que muitas percepções vão ser desafiadas
Agora podemos manipular o comportamento do modelo com mais precisão, estou entusiasmado e um pouco assustado
Duas publicações de pesquisa, abordando de ângulos diferentes, apontam para a mesma questão — o que é um conceito?
Imagine que a linguagem existe num sistema de coordenadas bidimensional. O eixo X representa a dimensão temporal, onde o vocabulário é organizado em frases à medida que o tempo passa. O eixo Y é a dimensão do significado, e a razão pela qual escolhemos uma palavra em vez de outra é impulsionada pelo significado.
Recentemente, os resultados de pesquisa da série SAEs são muito interessantes, pois revelam como os modelos de redes neurais operam no eixo Y — os modelos aprenderam a extrair e expressar características de conceitos com significado claro. Em outras palavras, durante o processo de cálculo do modelo, existem certos "nós" que não representam ativações neurais aleatórias, mas sim expressões de conceitos com significado específico. Isso significa que o significado dentro de modelos de aprendizagem profunda pode ser decomposto e observado.