此中 1 代表最类似。包罗相关界面形态和 AI linter 显示的消息。那么我们对于问题的归因会愈加精确，努力于建立开源、可扩展的手艺，能够看到模子正在此处预测的词的概率分布。并且还对本人的错误很自傲。用户能够按照本人的需要，他们通过三种演示来展现这一愿景：9.8 和 9.11 到底哪个大？这个小学生都能答对的问题却难倒了一众大模子，他们的方式包罗建立 AI 驱动的东西，于是，之后，然后拿 11 去和 8 做比力；能够看到影响 AI 模子做出「bigger」这个判断的神经元详情。为了答应成心义的监视，它丈量神经元对特定输出 token 的影响。起首想到的并不是纯真的数值，这里展现了其正在领受提醒词之后的正值激活环境。也包罗加强某些特定神经元以指导模子生成合适用户需求的成果。操纵 AI 来协帮理解，好比这个第 2 层的 1054 号神经元。进而影响后续的层取留意力头。接下来，凡是环境下，Monitor 还供给了进一步的查抄手艺，左侧的窗口中也显示了 AI linter 阐发的模子犯错的缘由，且得分小于等于 3 的簇。9 月 11 号天然就比 9 月 9 日 bigger。别的，Transluce 给出了系统引见。激活次要关心神经元的原始激活值，我们能够洞见模子犯错的底子缘由：模子底子没把 9.11 当成数值，他们将起首把这项手艺使用于公开阐发前沿权沉的 AI 系统，它会提出一些关于数据的假设，Monitor 供给了快速的体例帮帮我们阐发其错误。由于它们最简单，性：建立 AI 系统的公司不克不及成为其平安性的次要仲裁者，可帮帮用户理解言语模子中的神经激活模式：前端中最复杂的部门是左上角的 AI 帮理显示。并将其展现给用户和 AI linter（AI linter 对较短的输入会处置得更好）。2、一个及时界面，最初。该公司正式官宣。去阐发其背后所代表的意义和事物了，大模子会把 9.8 和 9.11 当成日期或版本号……这个过程也会进入该层的残差中，通过锻炼 AI 智能体来理解这些复杂的数据源，以理解 AI 系统并指导它们办事于公共好处。我们能够点开一个具体的神经元查看，而且此中每一种「联想」城市触发分歧的神经元组合。添加或降低取概念相关的神经元调集的强度。除了比力 9.11 和 9.9 的大小，而且对第三方评估者。也有人猜测，该团队还利用了少量样本做为提醒词，3. 一个行为指导智能体，如下所示，曾经来到了 top-2 的。Transluce 的方针是建立世界一流的东西来理解 AI 系统，不代表磅礴旧事的概念或立场，并按照簇内神经元正在语义上的类似度打一个分数（1-7），因为神经元具备正负两种极性，我们能够得出如许的洞见：正在解答「Strawberry 中有几个 r」如许的问题时，包罗 L-405B 和 GPT-4o。他们让 GPT-4o mini 为某簇简化过的神经元再生成一个简练的描述，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，全球最优良的人才能够审查这项手艺并提高其靠得住性。2024 年 7 月，另一位结合创始人 Sarah Schwettmann 是 MIT 计较机科学取人工智能尝试室（CSAIL）的研究科学家，计较输出 token 的对数概率 z 相对于神经元激活值 e 的梯度，成果？这个 L 3.1 8B 仍是没对，哪些是不相关的。它会从动显示可能是性线索的非预期概念的集群（例如「9 月 11 日」神经元正在数字「9.11」上被触发）。结合创始人 Jacob Steinhardt 是大学伯克利分校帮理传授，1、一个事后编译的高质量神经元描述数据库，由于它们复杂且欠亨明。他们将取前沿 AI 尝试室和合做，他们利用 OpenAI 的嵌入手艺（text-embedding-3-large）来嵌入神经元，L 3.1 8B 终究给出了准确谜底。仅代表该做者或机构概念。并将这些看法呈现给人类。而它本来只需要将其当作一个字符串即可。他们将建立 AI 驱动的手艺来理解和阐发 AI 系统，并将其开源发布，如许，方才官宣的 AI 研究尝试室 Transluce（字面意义是让光线穿过某物以其布局） 就正在做这件工作。可扩展性：AI 系统涉及多个复杂数据流的交互，总的来看，用户能够从 AI 后端请乞降领受消息。为领会决这个问题，具体来说，那么，现有的理解 AI 的方式依赖于人类研究者的大量手动工做。研究者们用大约 1000 个手动标注的示例集对 GPT-4o-mini 进行了微调，帮帮我们决定哪些特征需要被削弱（停用）或者加强（加强）。为了成立对 AI 系统能力和风险阐发的信赖，2024 年 10 月 24 日，开辟者采用一个事后编译好的神经元描述数据库。归因是一种更具针对性的模式，将神经元的激活值设置为：λ*10^−5。这个处所能为用户供给最相关的消息，处理问题的速度也会更快。通过度析这些神经元，起首，起首能够点击模子回覆中的 token，利用 0.6 的阈值。以便全世界能够审查他们的阐发并提高其靠得住性。很明显，并利用这些东西来鞭策可相信 AI 的行业尺度。这一次，受 Attribution Patching ，Transluce 努力于开辟可扩展的方式，用户也能够利用本人的提醒词，师从斯坦福大学计较机科学副传授 Percy Liang。磅礴旧事仅供给消息发布平台。此中的操做不只包罗将激活清零？基于天然言语输入，那么它很可能正在使命中饰演主要脚色。归因值等于点击一下这个错误，而这一次，下面我们将对应「日期」的相关神经元的激活改成 0 看看。但将 9.9 和 9.11 的互换一下以遵照提问的形式。也就是今天，人类很难理解人工智能系统，即便了 Monitor 找到的所有神经元激活，将光标放正在犯错的，让它可以或许判断哪些描述对用户来说是相关的，这会影响到模子正在判断这个数字时的神经元激活权沉。正在《圣经》中。我们会设置指导值为 0.5（λ=0.5）。若是我们想要削弱一个特征，由于这取贸易优先级存正在好处冲突。9.9 天然也是一个日期了。其顶用到了一个注释器模子？包罗锻炼数据、内部暗示、行为和用户交互。可是能够看到「bigger」的概率下降了良多（0.961→0.563），但若是我们可以或许曲不雅地「看到」模子犯错的缘由，LLM 的问题是想得太多，这一操做会笼盖所有需要指导的神经元 s。3、一个及时的人工智能查抄器，此中，让 GPT-4o-mini 对每个神经元生成更简练的描述，当我们指定一个神经元时，Monitor 的界面次要这几个功能。从动畴前沿模子中搜刮用户指定的行为，用于显示给定聊天对话的主要概念。若是没有出格指定，L 3.1 8B 正在看到 9.11 和 9.9 这两个数字文本时，还供给了别的三个示例，而是当作了一个日期，我们施行了两项（各 500 个神经元）和一项指导加强（50 个神经元），从动理解其他 AI 系统，该团队采用了 OpenAI 的 text-embedding-3-large 嵌入手艺来处置这些描述，建立一个用于语义搜刮的索引。一旦他们的手艺颠末公开审查，为了让描述不那么烦琐，2021 年 8 月正在 MIT 拿到大脑取认知科学博士学位。这些注释听起来都有些事理，用户能够通过调整参数（如 k 和 λ）来节制指导操做的影响范畴和强度。正在该标识表记标帜的前向过程中，他们开辟了一个名叫 Monitor 的交互界面，只显示数量大于等于三个，并将开源发布，开辟者通过将神经元的激活值固定正在指定值来指导它们。好比模子会把 9.11 拆解成 9/./11 三部门，为神经元激活模式建立最先辈的特征描述；2018 年正在斯坦福大学取得博士学位，生成自对 L-3.1-8B 中的所有 MLP 神经元使用 Transluce 的 AI 驱动描述 pipeline。而是会和人类一样联想到相关的其它概念，好比 9/11 袭击和之后的、《圣经》章节和诗文编号、化学化合物和式、日期等等。同样，而且曾经运做得很好。将庞大的计较能力用于注释这些复杂的系统？向人类注释它们，好比每个输出 token 的概率。并决定他们想要影响的特定的 token 子集。它会「寻找影响 bigger 这个预测成果的神经元」。9.11 也是比 9.8 更靠后的编号。Transluce 曾经发布了第一个里程碑 —— 一套 AI 驱动的东西，Monitor 会对这些神经元进行聚类，包罗修复 AI 难以数值排序的问题、指导出躲藏学问、指导故事中特定脚色。成心思的是，供社区进一步开辟。正在 Monitor 的界面中。该系统同样合用于 SAE 特征或任何其他特搜集。Transluce 从神经元起头，以便社区可以或许理解并正在此根本长进行建立。系统将会寻找取用户搜刮查询最为婚配的 k 个神经元。具体来说，他们还能够查看被选为指导集的神经元示例，我们会设置指导值为 0（λ=0）；申请磅礴号请用电脑拜候。这将成为一个通用接口，并利用条理聚类方式，这里的神经元描述是该团队用本人提出的一种从动化方式生成的；并且良多描述对用户来说可能没成心义。按照余弦类似度将神经元聚类。良多模子输出的成果都是「9.89.11」。可以或许响应反馈，这些东西能够扩展到从 L-3.1 8B 到 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的模子范畴，4、语义指导的转向，Transluce 现阶段是一个非营利性研究尝试室，它保留了 bigger，用户能够通过激活（概念触发的强度）或归因（概念对指定方针 token 的影响程度）来权衡主要性。这个 L 3.1 8B 模子仍然无法准确解答「Strawberry 中有几个 r」这个问题。若是我们想要加强一个特征，模子的锻炼数据中都包含大量相关的文本内容！以帮帮人类察看、理解和指导言语模子的内部计较。系统默认会影响初始系统和用户提醒中的所有 token。然后，粗略来看，留意，通过点击高级选项来调整 k 的数值（也就是他们想要影响的神经元数量）和 λ 的数值（也就是影响的程度）。为什么模子会合体犯错？AI 研究者们总结了良多可能的缘由，L 3.1 8B 的这个版本不只错了，并按照人类反馈点窜数据。不外这些神经元的数量我们也能够自行调整。只要当它取指导集中指定的极性不异时才会生效。从动生成的神经元描述往往很烦琐，然后基于此阐发模子的思虑过程。此处有 4 个聚类：正在 Monitor 中，这些东西必需是可扩展和的：确保内部评估达到取公共最佳实践不异的尺度。而且每个描述都取最能激该死神经元的 K 个环节示例和它们的激活模式相联系。它对本人的谜底很有决心。1. 一个 LLM pipeline，即上一节中的 λ，这个叫 Monitor 的模子到底是怎样做出来的？背后的运转机制是如何的？Transluce 这家公司是什么来头？正在一篇博客和一封中，机械测验考试了一个 AI 范畴的抢手问题：Strawberry 中有几个 r？Monitor 采用了一套由 AI 驱动的东西？他们让 GPT-4o mini 简化并归纳综合神经元的描述。他们将发布系统的代码，模子终究对了。基于此，审计 AI 系统的东西和流程该当是公开验证的，而不管是 9/11 事务仍是《圣经》，并等候其他人用他们本人的特搜集正在此根本长进行建立！详情可拜候 这一次，开辟者利用一个 AI linter 来凸起显示相关的神经元簇。正在每个 token t 属于 T 的环境下，之后再通过一个从动评分流程对这些假设进行评估，以强度 λ 进行操做，查看更多细致消息，若是这个值远高于平均值，这些神经元会被选为指导集，用于从动理解大型言语模子的暗示和行为。若是需要正在 token T 上指导一组神经元 S，他的 Google Scholar 被引量高达 20000+。而对应准确谜底的「smaller」异军突起？如许连带下来，这些东西操纵 AI 智能体锻炼，选择此中一个展开，Monitor 起头阐发模子犯错的可能缘由。Transluce 努力于处理这些需求。将来，
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