LLM은 자체 내부 프로세스를 설명하는 “매우 신뢰할 수 없는” 능력을 보여줍니다
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LLM에게 자체 추론 과정을 설명해달라고 요청하면 훈련 데이터에서 찾은 텍스트를 기반으로 자신의 행동에 대해 그럴듯하게 들리는 설명을 간단하게 구성할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Anthropic은 자체 추론 프로세스에 대한 LLM의 실제 소위 “내성적 인식”을 측정하는 것을 목표로 하는 새로운 연구를 통해 AI 해석 가능성에 대한 이전 연구를 확장하고 있습니다. “대규모 언어 모델의 새로운 내성 인식”에 대한 전체 논문은 몇 가지 흥미로운 방법을 사용하여 LLM의 인공 뉴런이 표현하는 은유적 “사고 과정”을 해당 프로세
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LLM에게 자체 추론 과정을 설명해달라고 요청하면 훈련 데이터에서 찾은 텍스트를 기반으로 자신의 행동에 대해 그럴듯하게 들리는 설명을 간단하게 구성할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Anthropic은 자체 추론 프로세스에 대한 LLM의 실제 소위 “내성적 인식”을 측정하는 것을 목표로 하는 새로운 연구를 통해 AI 해석 가능성에 대한 이전 연구를 확장하고 있습니다. “대규모 언어 모델의 새로운 내성 인식”에 대한 전체 논문은 몇 가지 흥미로운 방법을 사용하여 LLM의 인공 뉴런이 표현하는 은유적 “사고 과정”을 해당 프로세스를 나타내는 간단한 텍스트 출력에서 분리합니다
상세 분석
. 그러나 결국 연구 결과에 따르면 현재 AI 모델은 자체 내부 작동을 설명하는 데 “매우 신뢰할 수 없으며” “자기 성찰의 실패가 여전히 표준”이라는 사실이 밝혀졌습니다. Inception, 그러나 AI Anthropic의 새로운 연구는 “개념 주입”이라고 불리는 프로세스에 중점을 두고 있습니다.
정리
이 방법은 제어 프롬프트와 실험 프롬프트(예: “모두 대문자” 프롬프트 대 소문자의 동일한 프롬프트)에 따른 모델의 내부 활성화 상태를 비교하는 것으로 시작됩니다. 수십억 개의 내부 뉴런에 걸친 활성화 간의 차이를 계산하면 Anthropic이 LLM의 내부 상태에서 해당 개념이 어떻게 모델링되는지를 나타내는 “벡터”라고 부르는 것이 생성됩니다. 전체 기사 읽기 댓글
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