GPT:OpenAI用GPT-4解讀GPT-2，看來能打敗魔法的，只有魔法_OPEN

來源丨元宇宙簡史

作者丨元宇宙簡史編輯Eco

OpenAI最新研究利用GPT-4自動進行大語言模型中神經元行為的解釋和評分，并將其應用于另一種語言模型GPT-2，公開了這些GPT-2神經元解釋和分數的數據集。這項技術讓人們能夠利用GPT-4來定義和自動測量AI模型的可解釋性，從而更好地理解智能是如何工作的。

大語言模型是基于大量文本數據訓練，包含數千億或更多參數的語言模型。

在大數據時代，這類AI機器學習模型可以在提升產品銷售、輔助人類決策過程中起到很大的作用。

但是計算機通常不會解釋它們的預測結果，而語言模型想要變得更強大、部署更廣泛，就需要研究可解釋性，因為人類對模型內部工作原理的理解仍然非常有限，例如可能很難從中檢測到有偏見、欺騙性內容輸出。

區塊鏈聊天應用OpenChat推出“社區”功能:金色財經報道，根據8月2日的公告，區塊鏈聊天應用程序OpenChat已使用戶能夠創建名為“社區”的類似Discord的服務器。該應用程序的開發團隊于二月份首次宣布了社區功能。OpenChat聯合創始人Julian Jeffs表示，社區最終將允許加密協議直接從自己的網站構建社區，從而無需下載Discord或Telegram等外部程序。

該團隊正在為這個未來的“社區集成”系統嘗試幾種設計。無論哪種方式，集成都將允許Web3協議的用戶與其他用戶聊天并獲得管理員的技術支持，而無需離開他們正在使用的應用程序。該團隊強調，“集成”功能在發布時不會成為社區的一部分，但計劃在以后的補丁中實施。[2023/8/2 16:14:25]

可解釋性就是將模型能用通俗易懂的語言進行表達，把模型的預測過程轉化成具備邏輯關系的規則的能力，從而通過查看模型內部來發現更多信息。

馬斯克：AGI一定會出現，xAI能超谷歌微軟OpenAI:7月16日消息，當地時間7月14日，馬斯克與新成立的xAI團隊舉行“推特空間”會議。馬斯克表示，AGI一定會出現，xAI參與其中，能給出比谷歌微軟OpenAI更有競爭力的產品。[2023/7/16 10:57:58]

例如，如果有一個針對“漫威超級英雄”的神經元，當用戶向模型提問“哪個超級英雄的能力最強”時，這個神經元就會提高模型在回答中說出漫威英雄的概率。

站在OpenAI的角度看，大模型未來將和人腦一樣擁有“神經元”，這些神經元會觀察文本中的特定規律，進而影響到模型本身生產的文本。

所以可解釋性就是將模型能用通俗易懂的語言進行表達，把模型的預測過程轉化成具備邏輯關系的規則的能力，從而通過查看模型內部來發現更多信息。

OpenAI首席執行官Sam Altman呼吁通過科技驅動增長來應對美國債務危機:5月7日消息，OpenAI 首席執行官 Sam Altman 在社交媒體上發布了一份美國債務與國內生產總值 (GDP) 比例的圖表。他認為這是一個非常恐怖的趨勢，目前尚未有解決這個問題的計劃，甚至沒有太多人承認需要一個計劃。他預測，隨著世界其他地區尋求美元的替代品以及利率保持非零水平，這個問題將變得更加嚴重，演變成一個長期醞釀的危機。

Sam Altman 認為，由科技驅動的重大經濟增長是解決這個問題的唯一可行途徑，此外想不出還有什么其他合理的方法可以解決這個問題。[2023/5/7 14:47:31]

為了實現這個目標，OpenAI最近發布了一個關于GPT-4語言模型解析神經元的對齊性研究成果，利用自研基于GPT-4技術的開源工具，來嘗試計算其他架構、更簡單語言模型上神經元的行為并對其進行評分。

聲音 | ETC Cooperative：ETC Agharta沒有產生新代幣 他們只是想騙你:ETC Cooperative發推稱，“ EAgharta”是一個完整的騙局，可能是同一個人做了與ETC亞特蘭蒂斯類似事情。ETC Agharta沒有產生新的“ Agharta代幣”，他們只是想騙你。[2020/1/13]

而且，還可以將其應用于另一種語言模型中的神經元——本次選擇4年前發布、包含307200個神經元的大模型GPT-2為實驗樣本，公開了這些GPT-2神經元解釋和分數的數據集。

動態 | 巴西企業Rocelo Lopes聲稱將成為Libra網絡節點:據Cointelegraph報道，巴西企業Rocelo Lopes稱已與Facebook談判成為首批Libra官方合作伙伴，并將運營Libra的節點。Facebook目前并沒有具體回應這條消息，僅表示正在與近200萬用戶談論在巴西的網絡節點，超過1.5十億用戶與全球主要的支付網絡將參與進來。[2019/6/29]

“我們邁出了使用AI進行自動化對齊研究的重要一步。”OpenAI聯合創始人GregBrockman表示。

具體來說，OpenAI開發了一套包含自動化工具和測試方法的評估流程：

首先，研究人員讓GPT-2運行文本序列，等待某個特定神經元被頻繁“激活”；

然后，讓GPT-4針對一段文本生成解釋，例如通過GPT-4接收到文本和激活情況判斷漫威是否與電影、角色和娛樂有關；

隨后用GPT-4模擬GPT-2的神經元接下來會做什么，預測行為；

最后評估打分，對比GPT-4模擬神經元和GPT-2真實神經元的結果的準確度，在下圖這個例子中，GPT-4的得分為0.34。

使用上述評分方法，OpenAI開始衡量他們的技術對網絡不同部分的效果，并嘗試針對目前解釋不清楚的部分改進技術。例如，他們發現以下方式有助于提高分數：

-迭代解釋。他們可以通過讓GPT-4想出可能的反例，在根據其激活情況修改解釋來提高分數；

-使用更大的模型來進行解釋。隨著解釋模型能力的提升，平均得分也會上升。然而，即使是GPT-4給出的解釋也比人類差，這表明還有改進的余地；

-改變被解釋模型的架構。用不同的激活函數訓練模型提高了解釋分數。

OpenAI表示，他們正在將GPT-4編寫的對GPT-2中的所有307,200個神經元的解釋的數據集和可視化工具開源，同時還提供了OpenAIAPI公開可用的模型進行解釋和評分的代碼，從而希望學術界能開發出新的技術來提升GPT模型解釋分數。

OpenAI還發現，有超過1000個神經元的解釋得分至少為0.8分，這意味著GPT-4模型可以解釋大部分人類神經元，同時目前GPT理解的概念似乎和人類不太一樣。例如，他們發現了一些有趣但GPT-4并不理解的神經元。

這些神經元似乎對文本中的某些特征或模式有敏感度，但是GPT-4無法用簡單的語言描述它們。OpenAI希望隨著技術和研究方法的改進，進一步提高AI模型可解釋性能力，從而更好地理解這些神經元的行為和意義。

對于本研究局限性，OpenAI表示，目前GPT-4生成的解釋還不完美，尤其要解釋比GPT-2更大的模型時，表現效果很差。

神經元復雜行為無法用簡短的自然語言描述，OpenAI解釋了神經元的這種行為，卻沒有試圖解釋產生這種行為的機制，而且整個過程算力消耗極大等。

OpenAI希望在未來的工作中可以解決上述這些問題，最終OpenAI希望使用模型來形成、測試和迭代完全一般的假設，從而比肩人類大腦的想法和行為，以及將其大模型解釋為一種在部署前后檢測對齊和安全問題的方法。

然而在這之前，OpenAI還有很長的路要走。

“我們希望這將開辟一條有前途的途徑。”JeffWu表示，這一技術可以讓其他人可以在此基礎上構建并做出貢獻的自動化方案，從而解決AI模型可解釋性問題，很好地解釋這些模型行為，比如AI如何影響人類大腦中的神經元等。

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