OpenAI 실험에서는 희소 모델이 AI 빌더에게 신경망 디버깅 도구를 제공할 수 있음을 발견했습니다.

OpenAI 연구원들은 AI 모델을 더 쉽게 이해하고 디버깅하고 관리할 수 있도록 하기 위해 신경망 설계에 대한 새로운 접근 방식을 실험하고 있습니다. 희소 모델을 통해 기업은 이러한 모델이 의사결정을 내리는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 기업을 위한 추론 모델의 큰 판매 포인트인 모델의 대응 방법을 이해하면 조직이 통찰력을 얻기 위해 AI 모델을 사용할 때 어느 정도의 신뢰를 얻을 수 있습니다. 이 방법에서는 OpenAI 과학자와 연구자가 훈련 후 성능을 분석하는 것이 아니라 희소 회로를 통해 해석 가능성이나 이해를 추가하여 모델을 보고 평가해야 했습니다. OpenAI는 AI 모델의 불투명성의 상당 부분이 대부분의 모델이 설계되는 방식에서 비롯되므로 모델 동작을 더 잘 이해하려면 해결 방법을 만들어야 한다고 지적합니다. OpenAI는 블로그 게시물에서 “신경망은 오늘날 가장 유능한 AI 시스템을 구동하지만 여전히 이해하기 어렵습니다.”라고 썼습니다. “우리는 이러한 모델을 명시적으로 작성하지 않습니다.