你的位置：迪士尼彩乐园2 > 迪士尼彩乐园3安全吗 > 迪士尼彩乐园平台 Anthropic用AI显微镜扒开Claude大脑结构，揭示讲话模子行为机制
发布日期：2024-06-08 23:10 点击次数：106
当地时刻 3 月 27 日迪士尼彩乐园平台，Anthropic 在一篇本事论文中先容了一种名为“通路跟踪”的本事，该本事让东说念主们大概牢固跟踪大讲话模子里面的决策历程。
参谋中，Anthropic 取舍通路跟踪本事，来不雅察其大讲话模子 Claude 3.5 Haiku 在践诺多样任务时的推崇。
通路，不错将模子的不同组件邻接在一说念。2024 年，Anthropic 发现 Claude 中的某些组件与试验宇宙中的办法相对应。基于上述发现以过甚他已灵验果，Anthropic 在本次论文中揭示了各个组件之间的一些谋划。
论文中，Anthropic 先容了一种揭示讲话模子行为背后机制的程序。其通过在替代模子中跟踪到的各个计较门径，来生成模子在策划领导词上计较历程的图表描写。
这种替代模子使用一个更易解释的组件（Anthropic 将其称之为跨层转码器），来替换原始模子中待模拟的部分（Anthropic 将其称之为多层感知器）。
与此同期，Anthropic 还诱惑了一套可视化和考据用具，以用于参谋扶助 18 层讲话模子的浅近行为的“归因图”。
据了解，深度学习模子通过漫步在许多计较单位上的一系列退换来产生输出。
此前，业内曾尝试取舍机制可解释性的程序，来使用那些东说念主类不错领会的讲话来描写这些滚动。
Anthropic 团队的程序，则罢黜两步走的政策。
第一步，识别出模子在其计较历程中所使用的特征，也便是那些具有可解释性的基本构成部分。
第二部，描写这些特征通过互相作用来生成模子输出的历程，也便是描写其运行机制。
Anthropic 以为，一种适当直观的程序是将模子的原始神经元行为基本构成部分。
恰是期骗这种程序，此前已有参谋得手识别了视觉模子中的通路，这些通路是由“似乎代表有真谛的视觉办法”的神经元构建的。
关联词，模子神经元经常是多义的，并夹杂着许多不有关的办法。
在 AI 范围，多义性经常指一个词语、句子或数据在不同语境下可能具有多种含义或解释的征象。业内以为，多义性的原因之一可能是由于重复征象的存在，由于模子需要表征的办法数目杰出神经元数目，因此它们不得不将办法表征分散到多个神经元中。
神经采集的基本计较单位（即神经元），与有真谛办法之间的这种不匹配，照旧被讲明是影响机制解释参谋进展的主要碎裂，尤其在领会讲话模子时更是如斯。
频年来，寥落编码模子比如寥落自编码器、转码器和交叉编码器，已被用于识别重复表征中可解释特征。
这些程序能将模子激活分解为寥落活跃的组件（即特征）。而在许厚情况下，这些特征碰劲对应着东说念主类不错领会的办法。
尽管刻下的寥落编码程序在识别特征上并不齐全，但其所产生的收尾很容易进行解释，这恰是 Anthropic 参谋由这些特征构成的通路的原因。
论文中，Anthropic 描写了其所使用的程序，所波及到的要津程序论如下。
Anthropic 取舍转码器的变体来索取特征，这种程序能构建一个可解释的替代模子，以便行为原始模子的代理来开展参谋。更紧迫的是，该程序让 Anthropic 大概径直分析特征与特征之间的交互作用。
Anthropic 的分析基于跨层转码器，其中每个特征从一层残差流中读取，并孝敬给原始模子的整个后续多层感知器层的输出。
Anthropic 使用模子所学习到的跨层转码器特征，来替代模子的多层感知器，从而能在大要一半的情况下匹配底层模子的输出。
论文中，Anthropic 还重心先容了“归因图”。归因图描写了模子在特定领导下为策划 token 生成输出的门径。归因图中的节点暗示行为特征、领导中的璀璨镶嵌、重构缺陷和输出对数几率。图中的边暗示节点之间的线性效应，因此每个特征的行为是其输入边的和。
在实验竖立上，Anthropic 的瞎想有策划如下：对于特定的输入，特征之间的径直互相作用是线性的。更紧迫的是，Anthropic 冻结了细致力样式和归一化分母，并使用转码器来已毕这种线性谋划。此外，特征之间也存在迤逦互相作用，这些迤逦作用由其他特征介导，并对应于多门径的旅途。
尽管 Anthropic 索取的特征具有寥落性，但在处理特定输入时活跃特征的数目仍然过多，这就导致难以径直解读生成的图谱。
为了裁减复杂度，Anthropic 通过识别对于模子在特定 token 位置输出孝敬最大的节点和边，来进行图谱剪枝。这种程序使其大概为自便输入去生成寥落、可解释的模子计较图谱。
与此同期，Anthropic 还瞎想了一个交互式界面，以用于探索归因图过甚所包含的特征，以便大概快速识别和凸起领悟其中的要津机制。
需要指出的是在参谋神经通路的时候，Anthropic 取舍的是迤逦旅途。由于替代模子取舍的机制可能与底层原模子存在各异，因此对于归因图中发现的机制进行考据至关紧迫。
为此，Anthropic 通过扰动实验开展考据。具体而言：当沿特定特征标的施加扰动时，通过测量其他特征激活的变化进度，来磨砺这些变化是否与归因图的瞻望一致。
实验收尾标明：尽管存在个别偏差，可是跨不同输入文本的扰动实验收尾，总体上与归因图具有定性一致性。
天然本次参谋聚焦于参谋单个领导的归因图，可是本次程序也使 Anthropic 大概径直参谋替换模子的权重。
此外，Anthropic 还针对跨层转码器过甚生成的归因图进行了定量评估。收尾讲明：比较神经元分析和单层转码器，跨层转码器已毕了帕累托转变。帕累托转变指的是一种“零亏欠”气象，即通过优化资源建树，达到一种相对理念念的均衡。
在论文中，Anthropic 还先容了其所提议的神经采集逆向工程程序，迪士尼彩乐园2这一程序包含四个基本门径：组件分解、组件特征描写、组件交互行为表征、描写考据。
论文中，Anthropic 通过以下程序已毕了逆向工程框架：
领先是分解阶段：教练具有寥落特征的跨层转码器以便替代多层感知器模块；
其次是描写阶段：根据特征激活的数据集样本进行特征描写；
接着是交互分析阶段：期骗归因图表征特定输入领导下的特征交互；
临了是考据阶段：通过因果导向烦嚣实验考据所得假定。
参谋中，Anthropic 并莫得使用原始神经元。天然神经元的最高激活值经常可解释，可是对于较低激活值的来说，它们经常难以进行解读。
表面上，不错通过设定阈值将神经元激活戒指在可解释区间，可是本次参谋发现：与转码器或跨层转码器比较，这种阈值处海涵显耀挫伤模子性能。
这意味着经过教练的替代层，能在可解释性、L0 寥落度和均方缺陷三个维度上，大概已毕更好的帕累托转变。
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另外，Anthropic 取舍线性径直效应、而非取舍非线性归因程序或消融程序来计较特征间交互作用。
尽管已有多量参谋磋商非线性神经汇蚁集的归因程序，可是即使在最严谨的非线性场景 credit 分拨有策划中，仍然存在一些固有舛错。
由于 Anthropic 的策划是但愿大概表示地估量大模子的机制旨趣，因此其通过以下瞎想来已毕要求线性，即在固定细致力样式与归一化分母的前提下，确保前一层特征与下一层预激活特征间的径直交互大概呈现出线性谋划。
这种瞎想有策划不错将问题分解为两个部分：不错通过机制化程序进行严谨领会的部分，以及仍需探索的另一部分。
值得宝贵的是，已毕这种线性径直效应的要津前提，恰是 Anthropic 此前所取舍转码器的本事决策。
为了已毕愈加通用的处分有策划，Anthropic 取舍了以下作念法：
领先，其针对细致力旅途进行整合处理。归因图中的每条边齐代表一双特征间的径直交互作用，其数值是整个可能径直交互旅途的加总。在这些旅途中，有些主要通过残差流进行传递，另一些则经由细致力头进行传递。在本次参谋中，Anthropic 暂未区别这些旅途类型，因此这种作念法天然会丢失多量真谛的结构信息，可是大概显耀简化分析的复杂度。
其次，其忽略了 QK 通路（QK-circuit）。在 AI 范围，QK 通路是用于解析细致力机制运作旨趣的要津办法。Anthropic 根据框架将领会 Transformer 的历程分为两部分。一方面，其所蔼然的问题是：在特定细致力头或细致力头蚁集要求下，到底有着怎样的特征-特征交互？关联词这也留住了另一个问题：为什么细致力头会蔼然不同的部分？对于这一问题，Anthropic 尚未对其进行参谋。
再次，Anthropic 仅使用寥落刑事包袱和重建亏欠来进行交叉编码器教练。尽管其最终策划是找到具有寥落且可解释的边的通路，但在一个机制上赤诚于底层模子的替换模子中，Anthropic 并未针对这些策划进行教练。
对于本次参谋，好意思国布朗大学参谋大讲话模子的杰克·梅罗洛（Jack Merullo）暗示：“我以为这是一项特殊酷的责任，从程序论上讲这是一项特殊紧迫的高出。”
以色列特拉维夫大学的埃登·比兰（Eden Biran）也对此暗示赞同：“在像 Claude 这么的大型先进模子中找到通路是一项不浅近的工程豪举，这标明通路不错推广，而况可能是一种解释讲话模子的细密程序。”
需要阐明的是，跨层转码器需要参加较高的前期资本，但这些资本不错分担到 Anthropic 后续的通路发现参谋中。
Anthropic 指出，这种程序对于通路可解释性和从简性的提高，足以讲明其具备投资价值。尽管如斯，其暗示业内东说念主士仍然不错选择单层转码器致使多层感知器神经元等替代有策划，因为这些程序相同能产生有价值的信息。与此同期，Anthropic 以为以前很可能出现优于教练跨层转码器的新程序。
为匡助业内东说念主士更好地复现本次效果，Anthropic 共享了跨层转码器实施指南、剪枝程序细节，以及扶助交互式图形分析界面的前端代码。
Anthropic 的参谋东说念主员、本次论文的通信作家约书亚·巴特森（Joshua Batson）说说念：“这仅仅冰山一角。Anthropic 可能只看到了事情的一小部分，但这照旧足以让咱们看到令东说念主难以置信的结构了。”
由于东说念主们对于大讲话模子依旧知之甚少，因此任何新的观点齐是上前迈出的一大步。而潜入了解这些模子在底层到底是怎样责任的，将让东说念主们大概瞎想和教练更好更遍及的模子。
不外，这并不料味着 Anthropic 照旧找到了模子的整个构成部分。有些场地照旧被发现，但许多其他场地仍不表示，这就像显微镜的失真一样。而且，东说念主类参谋东说念主员需要消耗数小时，才智跟踪到对于哪怕利弊常苟简的领导的响应。更紧迫的是，大讲话模子不错践诺多量不同的任务，而 Anthropic 的这一系列参谋现在只参谋了其中的 10 个任务。
天然通路跟踪可用于不雅察大讲话模子里面的结构，但它无法揭示这些结构在教练历程中是怎样故及为何酿成的机制。不外，Anthropic 的这项参谋标志着一个新起初的运行，让东说念主们终于有望找到模子到底是怎样责任的委果根据。
参考贵寓：
https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/methods.html#discussion
https://www.technologyreview.com/2025/03/27/1113916/anthropic-can-now-track-the-bizarre-inner-workings-of-a-large-language-model/
运营/排版：何晨龙
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