Sprogmodeller(AI) Kan Løfte Sløret for Deres Egne Neuroner(Tankevirksomhed)

“Selvforklarende AI: Hvordan Sprogmodeller Kan Løfte Sløret for Deres Egne Neuroner – OpenAI’s Nye Opdagelse”

OpenAI, en førende organisation inden for kunstig intelligens, har netop offentliggjort en fascinerende ny opdagelse. Deres nyeste undersøgelse har demonstreret, at sprogmodeller kan bruges til at forklare, hvad individuelle neuroner i selvsamme model gør.

Hvis det lyder lidt indviklet, så lad os prøve at gøre det lidt mere konkret: Forestil dig en sprogmodel som en virkelig dygtig detektiv, der kan trække på viden og erfaring for at afgøre, hvad der foregår i en sag. Men i stedet for at løse forbrydelser, arbejder denne ‘detektiv’ med at forstå og generere sprog. Nu viser det sig, at denne ‘detektiv’ også kan bruges til at finde ud af, hvordan den selv fungerer!

OpenAI’s forskere har brugt deres store sprogmodel, GPT-4, til at analysere sig selv og identificere, hvad forskellige dele af modellen gør, når de bearbejder sprog. Dette er vigtigt, fordi det kan hjælpe os med at forstå, hvordan kunstig intelligens tænker og lærer, hvilket er et stort skridt fremad for AI-forskningen.

For at give dig en ide om, hvorfor det er så revolutionerende, skal vi tænke på, hvordan AI fungerer. AI er grundlæggende set en masse koder, der er designet til at tænke og lære som et menneske. Men i modsætning til et menneskes hjerne, som vi kan studere og forstå gennem neurovidenskab, har AI ikke været så let at forstå. Indtil nu.

Gennem denne nye opdagelse er OpenAI’s forskere nu i stand til at “se ind i” deres AI og få en dybere forståelse af, hvordan den fungerer. Dette kan have stor betydning for, hvordan vi designer og implementerer AI i fremtiden, da det kan hjælpe os med at gøre AI endnu mere effektiv og sikker.

Tankevirksomhed i Neurale Netværk

Neurale netværk er navnet for Kunstig Intelligens(AI)s hjerne og tankevirksomhed. En meget simplificeret forklaring vil være at i disse Neurale Netværk har en række lag som et input går igennem indtil det når et output lag. Det vil sige at et neuralt netværk med få lag ikke er i stand til at udføre opgaver af højere abstraktion, jo flere lag, desto større en tankevirksomhed. Som eksemplerne nedenunder fint understreger.

  1. Eksempel hvor ChatGPT-4 forklarer det engelske ord “hiding” og vi kan følge abstraktionen som foregår ‘bagved’

2. Eksempel hvor ChatGPT-4 forklarer hvad “…” betyder og som vi kan se ved layer 13 har “…” meget mere betydningen end hvad man måske ville tænke….

For dem, der er interesseret i at læse mere om OpenAI’s opdagelser, henviser vi til den originale artikel udgivet af OpenAI, som kan findes her: Language Models Can Explain Neurons in Language Models.

Læs mere om kunstig intelligens på Digital Boulevard

Tilmeld dig vores nyhedsbrev og
få en notifikation når vi udgiver nyt indhold!

ingen spam, ingen tilbud - kun indhold