学術&研究

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2024/6/14 [FRI]
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OpenAI GPT-4の内部理解のための新たなアプローチを発表 1600万の解釈可能な特徴の分解に成功

OpenAIは2024年6月6日、大規模言語モデル(LLM)の内部構造を解明するための新しい方法論を[発表]{target=“_blank”}した。 新手法では、スパース オートエンコーダーを大規模にトレーニングする方法を改善し、GPT-4 の内部表現を 1,600 万の特徴に分解。これらの特徴は、解釈可能な概念に対応していることが多いという。また、従来の手法に比べてスケーラビリティに優れた特徴を持つ。 同社はこの研究成果を論文およびコードと共に公開し、研究コミュニティに貢献することを目指すとのこと。 ### 研究の背景と目的 LLMは膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然言語処理を可能にする。しかし、その内部表現は高次元で複雑なため、解釈が難しいブラックボックスとなっている。LLMの内部構造を理解し、制御するためには、内部表現を解釈可能な特徴に分解する必要があり、スパース・オートエンコーダーは、この分解作業に有望なアプローチを提供するとのこと。 ### スパース・オートエンコーダーの役割 オートエンコーダーは、データを低次元の潜在表現(小さなデータ)に圧縮し、そこから元のデータを再構成するニューラルネットワークである。スパース制約を加えることで、圧縮されたデータの中で重要な部分だけが強調され、データの本質的な特徴が少数の次元に集約される。これにより、言語モデルの内部表現が解釈可能な形で抽出されるという。 ![sparse-autoencoder_light.gif] :::small 画像の出典:[OpenAI]{target=“_blank”} ::: ### 研究成果と今後の展望 OpenAIの研究チームは、GPT-4の内部表現を分解し、1,600万の解釈可能な特徴を抽出することに成功した。この成果は、言語モデルの内部構造の理解を深めるだけでなく、AIの安全性や制御性の向上にも寄与することが期待されているという。また、今回の研究で使用されたコードやビジュアライザーも公開されており、他の研究者がこの手法を活用してさらなる研究を行うことが可能となっている。 論文の最後には、Superalignmentチームを率い、この研究を可能にする研究環境を作り、そして5月にOpenAIを去ったJan Leike氏とIlya Sutskever氏に深く感謝するとの謝辞が述べられている。 :::box [関連記事:AnthropicがAIの「ブラックボックス」の一部解明に成功] ::: :::box [関連記事:OpenAI 超知能を制御するチームが解散「安全文化とプロセスは派手な製品に押しのけられてきた」イリヤ氏に続く共同責任者の退職] ::: :::box [関連記事:ChatGPT(チャットGPT)とは|今からでも遅くない、使い方の基本と知っておくべきこと] :::

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2024/6/13 [THU]
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ソクラテスに人生相談?生成AIで西洋古典学に新たな風「ヒューマニテクスト」名古屋大などの研究チームが開発 一般公開予定

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2024/6/7 [FRI]
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AGIと超知能がもたらす未来を予見:元OpenAIメンバーが描く衝撃のシナリオ「世界は間もなく気付くが、現時点でそれを理解している者は数百人のみ」

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2024/5/31 [FRI]
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AnthropicがAIの「ブラックボックス」の一部解明に成功

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2024/5/26 [SUN]
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「AIにも人の気持ちが分かるかもしれない問題」に迫る LLMが「心の理論」テストで人間超え --独ハンブルク大学研究チームが発表

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スタンフォード大学 GPT-4oとGemini 1.5 Proの2つの最新マルチモーダルAIの性能の秘密を検証

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OpenAI 超知能を制御するチームが解散「安全文化とプロセスは派手な製品に押しのけられてきた」イリヤ氏に続く共同責任者の退職

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2024/5/18 [SAT]
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GPT-4が「修正モラル・チューリングテスト」で大学生を上回る道徳的判断を示す――ジョージア州立大学の研究

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2024/5/16 [THU]
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AIが互いに教え合い連携して学習するオープンソースLLM「WizardLM-2」を開発者が公開 Microsoftからの発表は「待った」

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2024/5/14 [TUE]
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スパコン「富岳」を用いた国産大規模言語モデル「Fugaku-LLM」を公開--東工大・富士通など

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