Большие языковые модели (LLM), такие как Claude, изменили способ использования технологий. Они управляют такими инструментами, как чат-боты, помогают писать эссе и даже создают поэзию. Но, несмотря на их удивительные способности, эти модели во многом остаются загадкой. Люди часто называют их «черным ящиком», потому что мы можем видеть, что они говорят, но не то, как они это понимают. Эта нехватка понимания создает проблемы, особенно в таких важных областях, как медицина или право, где ошибки или скрытые предвзятости могут причинить реальный вред.
Понимание того, как работают LLM, жизненно важно для создания доверия. Если мы не можем объяснить, почему модель дала определенный ответ, трудно доверять ее результатам, особенно в чувствительных областях. Интерпретируемость также помогает выявить и исправить предвзятости или ошибки, обеспечивая безопасность и этичность моделей. Например, если модель последовательно предпочитает определенные точки зрения, знание причины может помочь разработчикам исправить это. Эта необходимость в ясности подстегивает исследования, направленные на то, чтобы сделать эти модели более прозрачными.
Anthropic, компания, стоящая за Claude, работает над тем, чтобы открыть этот черный ящик. Они добились захватывающего прогресса в понимании того, как LLM думают, и эта статья исследует их достижения в том, чтобы сделать процессы Claude более понятными.
Карта Мыслей Claude
В середине 2024 года команда Anthropic сделала захватывающее открытие. Они создали базовую «карту» того, как Claude обрабатывает информацию. Используя технику, называемую обучение по словарю, они обнаружили миллионы паттернов в «мозгу» Claude — его нейронной сети. Каждый паттерн или «особенность» связаны с конкретной идеей. Например, некоторые особенности помогают Claude обнаруживать города, знаменитых людей или ошибки в коде. Другие связаны с более сложными темами, такими как гендерная предвзятость или секретность.
Исследователи обнаружили, что эти идеи не изолированы внутри отдельных нейронов. Вместо этого они распространяются на многих нейронах сети Claude, каждый из которых вносит вклад в различные идеи. Эта перекрытие усложняло для Anthropic понимание этих идей с самого начала. Но, замечая эти повторяющиеся паттерны, исследователи Anthropic начали расшифровывать, как Claude организует свои мысли.
Отслеживание Рассуждений Claude
Затем Anthropic хотел увидеть, как Claude использует эти мысли для принятия решений. Они недавно разработали инструмент, называемый графы атрибуции, который работает как пошаговое руководство по мыслительному процессу Claude. Каждая точка на графике — это идея, которая вспыхивает в сознании Claude, а стрелки показывают, как одна идея переходит в следующую. Этот график позволяет исследователям отслеживать, как Claude превращает вопрос в ответ.
Чтобы лучше понять работу графов атрибуции, рассмотрим этот пример: когда его спрашивают: «Какова столица штата с Далласом?», Claude должен понять, что Даллас находится в Техасе, а затем вспомнить, что столицей Техаса является Остин. Граф атрибуции показал этот точный процесс — одна часть Claude отметила «Техас», что привело к тому, что другая часть выбрала «Остин». Команда даже протестировала его, изменив часть «Техас», и, как и следовало ожидать, это изменило ответ. Это показывает, что Claude не просто гадал — он решает проблему, и теперь мы можем наблюдать за этим процессом.
Почему это важно: аналогия из биологических наук
Чтобы понять, почему это важно, удобно подумать о некоторых крупных достижениях в биологических науках. Так же, как изобретение микроскопа позволило ученым открыть клетки — скрытые строительные блоки жизни — эти инструменты интерпретируемости позволяют исследователям ИИ обнаруживать строительные блоки мышления внутри моделей. И так же, как картирование нейронных цепей в мозге или секвенирование генома проложили путь к прорывам в медицине, картирование внутренней работы Claude может открыть путь к более надежному и контролируемому машинному интеллекту. Эти инструменты интерпретируемости могут сыграть жизненно важную роль, помогая нам заглянуть в процесс мышления моделей ИИ.
Проблемы
Даже с этим прогрессом мы все еще далеки от полного понимания LLM, таких как Claude. В настоящее время графы атрибуции могут объяснить только около одной четверти решений Claude. Хотя карта его особенностей впечатляет, она охватывает лишь часть того, что происходит внутри мозга Claude. С миллиардами параметров Claude и другие LLM выполняют бесчисленные вычисления для каждой задачи. Отслеживание каждого из них, чтобы увидеть, как формируется ответ, похоже на попытку следовать за каждым нейроном, работающим в человеческом мозге во время одной мысли.
Существует также проблема «галлюцинация». Иногда модели ИИ генерируют ответы, которые звучат правдоподобно, но на самом деле являются ложными — например, уверенно заявляя о неверном факте. Это происходит потому, что модели полагаются на паттерны из своих обучающих данных, а не на истинное понимание мира. Понимание, почему они уходят в вымысел, остается сложной задачей, подчеркивающей недостатки в нашем понимании их внутренней работы.
Предвзятость — еще одно значительное препятствие. Модели ИИ учатся на огромных наборах данных, собранных из Интернета, которые, по сути, несут в себе человеческие предвзятости — стереотипы, предвзятости и другие социальные недостатки. Если Claude подхватывает эти предвзятости из своего обучения, он может отражать их в своих ответах. Разобраться, откуда эти предвзятости происходят и как они влияют на рассуждения модели, — это сложная задача, требующая как технических решений, так и тщательного рассмотрения данных и этики.
Итог
Работа Anthropic по созданию больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, более понятными — это значительный шаг вперед в прозрачности ИИ. Раскрывая, как Claude обрабатывает информацию и принимает решения, они продвигаются к решению ключевых вопросов об ответственности ИИ. Этот прогресс открывает путь для безопасной интеграции LLM в критические секторы, такие как здравоохранение и право, где доверие и этика имеют важное значение.
По мере того как методы улучшения интерпретируемости развиваются, отрасли, которые были осторожны в принятии ИИ, теперь могут пересмотреть свое отношение. Прозрачные модели, такие как Claude, обеспечивают четкий путь к будущему ИИ — машинам, которые не только повторяют человеческий разум, но и объясняют свое рассуждение.
Пост Как думает Claude? Поиск Anthropic для раскрытия черного ящика ИИ появился первым на Unite.AI.