要約:
- Anthropicは大規模言語モデル（LLM）の内部機能を解釈することに成功
- 辞書学習を使用し、Claude 3 Sonnetモデル内の特定の概念を分離
- 数百万の機能を抽出し、関連概念の近接性をマップ
- モデルの振る舞いを変更するために機能をアクティブ化および抑制
- モデル全体を解釈するのはコストがかかりすぎるため、解釈は可能だがリソースが必要
考察:
今回の研究は、大規模言語モデルの内部機能を解釈する可能性を示すものであり、解釈可能性の重要性を強調しています。しかし、解釈には膨大なリソースが必要であることが課題として挙げられています。将来の人工知能の成功には、解釈可能性への投資が不可欠であると考えられます。
元記事: https://www.cdotrends.com/story/4029/genai-just-got-little-less-opaque