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2023-10-20 10:06:19
OpenAI官方博客发布新的研究进展,研究人员正在使用GPT-4来自动解释GPT-2的行为,并通过三种算法进行解释、模拟和评分。OpenAI正在开源其307200个神经元的书面解释的数据集和可视化工具,以及使用OpenAIAPI上公开可用的模型进行解释和评分的代码。
OpenAI解释神经元的过程使用了三种算法,分别是能显示神经元对文本摘录响应的解释器模型Explain、使用模拟器模型Simulate根据生成文本解释模拟神经元激活、Score算法对模拟激活内容与真实激活内容的匹配程度进行评分。在测试过程中,研究人员使用GPT-2预训练模型作为被解释的模型,使用GPT-4作为解释器和模拟器模型。研究人员选择不同的文档来生成解释和模拟,这一方法包括在每个神经元上运行下面3个步骤:首先,先给定GPT-2一个主题去生成文本,然后使用GPT-4来生成对GPT-2生成文本序列的行为解释。
第二步,使用GPT-4模拟神经元的行为。这一步骤想要回答的问题是,假设GPT-4的解释准确而全面地解释了神经元的行为,那么该神经元将如何针对特定序列中的每个标记激活。第三步,将GPT-4模拟的内容与GPT-2真实生成的内容进行对比,根据其匹配程度进行评分。
从整体评分结果来看,OpenAI测验生成的绝大部分解释得分都较低。不过同时,研究人员也发现了一些GPT-4不理解的有趣神经元。OpenAI开源了数据集,他们希望研究界能够开发新技术来生成更高分的解释,并开发更好的工具来解释GPT-2。
目前,OpenAI用于解释的GPT-2的方法还有很多局限性:研究人员希望GPT-4生成的解释是简短的自然语言,但神经元可能具有非常复杂的行为,无法被简洁清晰的叙述出来。OpenAI当前的方法仅将神经元行为解释为原始文本输入的函数,而没有说明其接下来产生的影响。由于这一方法更多描述的是测试文本上的相关性,因此模拟过程中获得高分的解释,对于测试外的文本解释效果可能也很差。最后,用GPT-4来解释GPT-2的整个过程是计算密集型。
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