要約:
- Anthropicの最新研究によると、Claude LLMの”ブラックボックス”内部で何が起こっているかについて新たな理解が提供された。
- Claude 3 Sonnetから解釈可能な特徴を抽出する新しい方法が紹介され、モデルの数百万の人工ニューロンが一般的なクエリに対して驚くほどリアルな応答を作成する仕組みが部分的に説明された。
- ニューロンパターンは「特徴」と呼ばれ、さまざまなテキストプロンプトで最も一貫して活性化されるニューロングループをハイライト表示するプロセスを通じて整理される。
- 特定のLLM特徴を特定することは、モデルが複雑な質問に答えるために使用する推論チェーンをマッピングするのに役立つ。
考察:
この研究により、AIモデルの内部表現が人間の類似性概念に合致していることが示され、特定のキーワードや概念を知識に近い形で関連付ける方法が明らかになっています。特徴マップを通じて、Claudeが内部状態をどのように構築しているかが垣間見え、研究者たちはその高度な能力を反映する幅広く抽象的な構造を認識しています。
元記事: https://arstechnica.com/ai/2024/05/heres-whats-really-going-on-inside-an-llms-neural-network/