• Large Language Models (LLMs) produce human-like communication but have mysterious inner workings.
  • Neural networks, including LLMs, are like black boxes, making it hard to explain specific input-output relationships.
  • Recent tools can map and visualize LLM internal states, making the black box less opaque.
  • Anthropic successfully mapped their Claude 3.0 Sonnet model’s mind by matching neuron activations to human-understandable concepts called features.
  • Features can be anything and play a role in the output path without directly affecting it.
  • Mapping neuron activations to features allows meaningful interpretation of the black box contents.
  • Tools like Inspectus by labml.ai offer insights into LLM behavior during processing.
  • Research aims to make LLMs more transparent and useful, especially in applications requiring operational clarity.

新しいツールによってLLMの内部状態がマップされ、ブラックボックスが透明化されつつある。AnthropicはClaude 3.0 Sonnetモデルのマインドをマッピングし、ニューロンの活性化を人間が理解できる特徴にマッチングした。特徴は何でもあり、出力経路に影響を与えないが、一定の役割を果たす。ニューロンの活性化を特徴にマッピングすることで、ブラックボックスの内容を意味ある解釈が可能となる。labml.aiのInspectusなどのツールは、LLMの振る舞いを理解する洞察を提供している。この研究は、LLMをより透明で有用にし、操作的な明確さが必要なアプリケーションで特に役立つことを目指している。


元記事: https://hackaday.com/2024/07/03/peering-into-the-black-box-of-large-language-models/