北京时间5月14日凌晨，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布了其下一代大型语言模型GPT-4o，人工智能（AI）领域再起硝烟。
尽管AI一词已很普及，但其内部运作方式仍像黑箱操作一样，是一个谜。因为AI依赖机器学习算法，而先进的机器学习算法使用模拟人脑结构的神经网络，信息在不同神经元间传递，以人类不易理解的方式内化数据，缺乏可视化和透明度。
这个问题对ChatGPT等大型语言模型（LLM）来说尤其严重，部分原因在于它们规模庞大，有些LLM拥有数千亿甚至上万亿个参数。
英国《自然》杂志网站在15日的报道中指出，为洞悉LLM的黑箱操作，科学家正对AI系统进行逆向工程。他们扫描LLM的“大脑”，以揭示它们在做什么、如何做以及为什么这样做等谜团。
谈话疗法
由于聊天机器人可以进行对话，一些研究人员就让模型自我解释，以了解其工作原理。这种方法类似于心理学中使用的“谈话疗法”。
德国斯图加特大学计算机科学家蒂洛·哈根德夫表示，人脑和LLM都像是一个“黑箱”，而心理学有能力研究它。
去年，哈根德夫发表了一篇关于“机器心理学”的文章。他认为，通过将LLM视为人类主体，让其参与对话，可以阐明其复杂行为。
面对复杂问题，人类在潜意识里会进行分步骤推理。受此启发，谷歌团队2022年引入了“思维链提示”，以描述一种让LLM展示其“思维”的方法。
简单来说，思维链提示是一种特殊的上下文学习。不同于标准提示只给出输入—输出，思维链提示还会额外增加推理过程。
该方法在GPT-3等三个大型语言模型上都得到了验证：对比标准提示，新方法在一系列算术推理任务上的准确率都有了显著提高。但美国纽约大学研究人员的一项最新研究表明：LLM并没有利用思维链的推理能力，它只是偷偷加了计算。
美国东北大学计算机科学家戴维·鲍表示，尽管以研究人类的方式研究LLM有点奇怪，但两者的行为却以令人惊讶的方式重叠。在过去两年里，许多科学家将用于人类的问卷和实验应用于LLM，测量了其人格、推理、偏见、道德价值观、创造力、情绪、服从性等。结果显示，在许多情况下，机器能复制人类行为。但在有些情况下，它们的行为与人类行为不一样。例如，LLM比人类更容易受到暗示，其行为也会随着问题措辞的不同而发生巨大变化。
脑部扫描
一些科学家从神经科学领域汲取技巧，以此来探索LLM的内部工作原理。
为研究聊天机器人是如何进行欺骗的，美国卡内基梅隆大学计算机专家安迪·邹及其合作者询问了LLM，并观察了它们神经元的激活情况。邹指出，这有点像对人类进行脑部神经成像扫描，也有点像使用测谎仪。
研究人员多次让LLM撒谎或说实话，并测量了神经元活动模式的差异。然后，每当向模型提出一个新问题时，他们都可以观察其活动，并判断答案是否真实。在一个简单任务中，该方法的准确率超过90%。邹表示，此类系统可以实时检测出LLM不诚实行为。
鲍及其同事则开发了扫描和编辑人工智能神经网络的方法，包括一种他们称之为因果追踪的技术，以确定AI“大脑”中以特定方式回答问题的部分。
鲍指出，人工神经网络的好处在于，可以在它们身上做神经科学家梦寐以求的实验，比如可以观察每一个神经元、运行数百万次网络、进行各种疯狂的测量和干预，且做这些都不必获得同意书。
打破不可解释性
邹和鲍等人提出LLM扫描技术采用自上而下的方法，将概念或事实归因于潜在的神经表征。还有一些科学家则使用自下而上的方法，即观察神经元并询问它们代表什么。
神经元的不可解释性，一直是AI领域的“老大难”问题。2023年，来自Anthropic公司的一个团队提出了一种方法，成功将512个神经元分解成了4096个可解释特征，从而让其具有了可解释性。
研究人员表示，他们这一方法很有可能克服AI不可解释性这一巨大障碍。一旦人类了解LLM工作原理，就能很容易地判断其是否安全，从而决定它是否应该被社会和企业采用。
不过，邹表示，尽管这种方法很有价值，但不太适合解释更复杂的AI行为。
尽管研究人员仍在努力弄清楚AI如何工作，但人们越来越达成一致意见：AI公司应该努力为其模型提供解释，政府也应该制定相关法规来执行这一点。
北京时间5月14日凌晨，美国开放人工智能研究中心（OpenAI）发布了其下一代大型语言模型GPT-4o，人工智能（AI）领域再起硝烟。
尽管AI一词已很普及，但其内部运作方式仍像黑箱操作一样，是一个谜。因为AI依赖机器学习算法，而先进的机器学习算法使用模拟人脑结构的神经网络，信息在不同神经元间传递，以人类不易理解的方式内化数据，缺乏可视化和透明度。
这个问题对ChatGPT等大型语言模型（LLM）来说尤其严重，部分原因在于它们规模庞大，有些LLM拥有数千亿甚至上万亿个参数。
英国《自然》杂志网站在15日的报道中指出，为洞悉LLM的黑箱操作，科学家正对AI系统进行逆向工程。他们扫描LLM的“大脑”，以揭示它们在做什么、如何做以及为什么这样做等谜团。
谈话疗法
由于聊天机器人可以进行对话，一些研究人员就让模型自我解释，以了解其工作原理。这种方法类似于心理学中使用的“谈话疗法”。
德国斯图加特大学计算机科学家蒂洛·哈根德夫表示，人脑和LLM都像是一个“黑箱”，而心理学有能力研究它。
去年，哈根德夫发表了一篇关于“机器心理学”的文章。他认为，通过将LLM视为人类主体，让其参与对话，可以阐明其复杂行为。
面对复杂问题，人类在潜意识里会进行分步骤推理。受此启发，谷歌团队2022年引入了“思维链提示”，以描述一种让LLM展示其“思维”的方法。
简单来说，思维链提示是一种特殊的上下文学习。不同于标准提示只给出输入—输出，思维链提示还会额外增加推理过程。
该方法在GPT-3等三个大型语言模型上都得到了验证：对比标准提示，新方法在一系列算术推理任务上的准确率都有了显著提高。但美国纽约大学研究人员的一项最新研究表明：LLM并没有利用思维链的推理能力，它只是偷偷加了计算。
美国东北大学计算机科学家戴维·鲍表示，尽管以研究人类的方式研究LLM有点奇怪，但两者的行为却以令人惊讶的方式重叠。在过去两年里，许多科学家将用于人类的问卷和实验应用于LLM，测量了其人格、推理、偏见、道德价值观、创造力、情绪、服从性等。结果显示，在许多情况下，机器能复制人类行为。但在有些情况下，它们的行为与人类行为不一样。例如，LLM比人类更容易受到暗示，其行为也会随着问题措辞的不同而发生巨大变化。
脑部扫描
一些科学家从神经科学领域汲取技巧，以此来探索LLM的内部工作原理。
为研究聊天机器人是如何进行欺骗的，美国卡内基梅隆大学计算机专家安迪·邹及其合作者询问了LLM，并观察了它们神经元的激活情况。邹指出，这有点像对人类进行脑部神经成像扫描，也有点像使用测谎仪。
研究人员多次让LLM撒谎或说实话，并测量了神经元活动模式的差异。然后，每当向模型提出一个新问题时，他们都可以观察其活动，并判断答案是否真实。在一个简单任务中，该方法的准确率超过90%。邹表示，此类系统可以实时检测出LLM不诚实行为。
鲍及其同事则开发了扫描和编辑人工智能神经网络的方法，包括一种他们称之为因果追踪的技术，以确定AI“大脑”中以特定方式回答问题的部分。
鲍指出，人工神经网络的好处在于，可以在它们身上做神经科学家梦寐以求的实验，比如可以观察每一个神经元、运行数百万次网络、进行各种疯狂的测量和干预，且做这些都不必获得同意书。
打破不可解释性
邹和鲍等人提出LLM扫描技术采用自上而下的方法，将概念或事实归因于潜在的神经表征。还有一些科学家则使用自下而上的方法，即观察神经元并询问它们代表什么。
神经元的不可解释性，一直是AI领域的“老大难”问题。2023年，来自Anthropic公司的一个团队提出了一种方法，成功将512个神经元分解成了4096个可解释特征，从而让其具有了可解释性。
研究人员表示，他们这一方法很有可能克服AI不可解释性这一巨大障碍。一旦人类了解LLM工作原理，就能很容易地判断其是否安全，从而决定它是否应该被社会和企业采用。
不过，邹表示，尽管这种方法很有价值，但不太适合解释更复杂的AI行为。
尽管研究人员仍在努力弄清楚AI如何工作，但人们越来越达成一致意见：AI公司应该努力为其模型提供解释，政府也应该制定相关法规来执行这一点。
英国《自然》周刊网站3月12日刊登题为《OpenAI的文生视频工具Sora会如何改变科学——以及社会》的文章，作者为乔纳森·奥卡拉汉，内容编译如下：美国开放人工智能研究中心(OpenAI 记者3月21日从核工业北京地质研究院（以下简称核地研院）获悉，该院自1959年成立以来，在天然铀保障、高放废物地质处置、核遥感技术与应用、分析测试等领域科技攻关，以及重点工程建设、国际合作交流 记者3月21日获悉，由中国科学院自动化研究所和中国科学院香港创新研究院联合研发的医疗领域AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0日前在香港正式发布，现已面向香港神经外科医生开放使 造成女性更容易睡不好的原因是多方面的，包括更年期等生理周期等，而女性长期的失眠除了会导致内分泌进一步失调，还会诱发心脏病、高血压、糖尿病、免疫力低下、记忆下降、脱发、皮肤松弛等。北京 习近平总书记在中共中央政治局第三次集体学习时强调，要加强科研学风作风建设，引导科技人员摒弃浮夸、祛除浮躁，坐住坐稳“冷板凳”。甘坐“冷板凳”是一种平心静气从事科学研究、追寻科学真理的 3月22日记者获悉，中国移动北京公司（北京移动）已于近日在北京亦庄高级别自动驾驶示范区永昌路段完成5G-A网络精品覆盖。这也是北京首条同时部署了5G-A网络和车网算力协同技术的车联网试验道路，为 。本文链接：ChatGPT如何“思考”——科学家竞相破解大型语言模型背后的谜团http://www.sushuapos.com/show-2-6014-0.html
声明：本网站为非营利性网站，本网页内容由互联网博主自发贡献，不代表本站观点，本站不承担任何法律责任。天上不会到馅饼，请大家谨防诈骗！若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
上一篇： 青少年与航天员“天地共养”斑马鱼