Введение в механистическую интерпретируемость

Механистическая интерпретируемость — это новая область, которая стремится понять внутренние процессы рассуждений обученных нейронных сетей и получить представление о том, как и почему они производят те или иные результаты. Исследователи ИИ в настоящее время очень мало понимают, что происходит внутри современных моделей.[1] Современные передовые модели чрезвычайно велики — и чрезвычайно сложны. Они могут содержать миллиарды или даже триллионы параметров, распределенных по более чем 100 слоям. Хотя мы контролируем данные, которые вводятся в сеть, и можем наблюдать ее выходные данные, то, что происходит в промежуточных слоях, остается в значительной степени неизвестным. Это «черный ящик», который механистическая интерпретируемость стремится увидеть внутри… https://aisafetyfundamentals.com/blog/introduction-to-mechanistic-interpretability

Big data world

Введение в механистическую интерпретируемость

Механистическая интерпретируемость — это новая область, которая стремится понять внутренние процессы рассуждений обученных нейронных сетей и получить представление о том, как и почему они производят те или иные результаты. Исследователи ИИ в настоящее время очень мало понимают, что происходит внутри современных моделей.[1] Современные передовые модели чрезвычайно велики — и чрезвычайно сложны. Они могут содержать миллиарды или даже триллионы параметров, распределенных по более чем 100 слоям. Хотя мы контролируем данные, которые вводятся в сеть, и можем наблюдать ее выходные данные, то, что происходит в промежуточных слоях, остается в значительной степени неизвестным. Это «черный ящик», который механистическая интерпретируемость стремится увидеть внутри… https://aisafetyfundamentals.com/blog/introduction-to-mechanistic-interpretability

BlueDot Impact

Introduction to Mechanistic Interpretability – BlueDot Impact

Mechanistic Interpretability is an emerging field that seeks to understand the internal reasoning processes of trained neural networks and gain insight into how and why they produce the outputs that they do. AI researchers currently have very little understanding…

hottg.com/bigdata_world/1329

447 viewsAug 31, 2024 at 12:01