• 大きな言語モデルがどのように機能するかを理解することは、AI研究者の中心的な問題の1つである。
  • Anthropicは、大きなモデルを理解するために大きな進歩を遂げており、解析可能性の問題を解決するために基本的な理解を構築しようとしている。
  • 論文は、「単一意味論」に向けて、多義性から単義性に移行することで、ニューラルネットワークをより深く理解しようとしている。
  • ニューロンが複数の機能を格納し、それによって無関係な入力に反応する場合、多義性から単義性に移行することが必要。
  • 「特徴」を使用してこの概念を表現し、各ニューロンが多くの無関係な特徴を格納し、それによって無関係な入力に反応する。

論文の中心的なアイデアは、モデルをトレーニングする際に、データと特徴の1:1マッピングを含むより大きなモデルを学習する必要があり、単一意味論に向かうためにはこの大きなモデルを学習する必要がある。

元記事: https://towardsdatascience.com/towards-monosemanticity-a-step-towards-understanding-large-language-models-e7b88380d7b3