[ad_1]
Bạn cảm thấy có cảm hứng để viết bài TDS đầu tiên của mình? Chúng tôi luôn sẵn sàng đón nhận sự đóng góp từ các tác giả mới.
Khi LLM ngày càng lớn hơn và các ứng dụng AI mạnh mẽ hơn, nhiệm vụ hiểu rõ hơn hoạt động bên trong của chúng trở nên khó khăn hơn — và homosexual gắt hơn. Các cuộc thảo luận xung quanh rủi ro của các mô hình hộp đen không hẳn là mới, nhưng khi dấu chân của các công cụ hỗ trợ AI tiếp tục phát triển và khi ảo giác cũng như các kết quả đầu ra dưới mức tối ưu khác xâm nhập vào trình duyệt và giao diện người dùng với tần suất đáng báo động, điều đó quan trọng hơn cả. chưa bao giờ những người thực hành (và người dùng cuối) chống lại sự cám dỗ chấp nhận nội dung do AI tạo ra theo mệnh giá.
Danh sách các điểm nổi bật hàng tuần của chúng tôi đào sâu vào vấn đề về khả năng diễn giải và giải thích mô hình trong thời đại sử dụng LLM rộng rãi. Từ những phân tích chi tiết về một bài báo mới có sức ảnh hưởng đến các thử nghiệm thực hành với các kỹ thuật gần đây khác, chúng tôi hy vọng bạn dành chút thời gian để khám phá chủ đề luôn quan trọng này.
- Đi sâu vào bộ mã hóa tự động thưa thớt của Anthropic bằng tay
Chỉ trong vòng vài tuần ngắn ngủi, bài báo “Scaling Monosemanticity” của Anthropic đã thu hút rất nhiều sự chú ý trong cộng đồng XAI. Srijanie Dey, Tiến sĩ trình bày tài liệu hướng dẫn thân thiện với người mới bắt đầu dành cho bất kỳ ai quan tâm đến tuyên bố và mục tiêu của các nhà nghiên cứu cũng như cách họ đưa ra “cách tiếp cận đổi mới để hiểu cách các thành phần khác nhau trong mạng lưới thần kinh tương tác với nhau và vai trò của từng thành phần”. - Các tính năng có thể giải thích được trong các mô hình ngôn ngữ lớn
Để có một người giải thích cấp cao, được minh họa rõ ràng về nền tảng lý thuyết của bài báo “Tính đơn nghĩa mở rộng quy mô”, chúng tôi thực sự khuyên bạn nên sử dụng Jeremi Nuerbài viết TDS đầu tiên của nó—bạn sẽ hiểu rõ suy nghĩ của các nhà nghiên cứu và lợi ích của công việc này đối với việc phát triển mô hình trong tương lai: “khi các cải tiến không thay đổi và việc mở rộng quy mô LLM trở nên khó khăn hơn, điều quan trọng là phải thực sự hiểu cách chúng hoạt động nếu chúng ta muốn đạt được bước nhảy vọt tiếp theo về hiệu suất.” - Ý nghĩa của khả năng giải thích đối với AI
Lùi lại một số bước hữu ích từ các mô hình cụ thể và những thách thức kỹ thuật mà chúng tạo ra sau đó, Stephanie Kirmer có “một chút triết lý” trong bài viết của cô ấy về những giới hạn của khả năng diễn giải; Cô lập luận rằng những nỗ lực làm sáng tỏ những mô hình hộp đen đó có thể không bao giờ đạt được sự minh bạch hoàn toàn, nhưng vẫn rất quan trọng để các nhà nghiên cứu và nhà phát triển ML đầu tư vào.
- Cây quyết định phụ gia
Trong tác phẩm gần đây của mình, W Brett Kennedy đã tập trung vào các mô hình dự đoán có thể giải thích được, giải mã toán học cơ bản của chúng và chỉ ra cách chúng hoạt động trong thực tế. Nghiên cứu sâu gần đây của ông về cây quyết định phụ gia là phần giới thiệu mạnh mẽ và kỹ lưỡng về một mô hình như vậy, cho thấy mục đích của nó là bổ sung các tùy chọn hạn chế có sẵn cho các mô hình phân loại và hồi quy có thể giải thích được. - Tìm hiểu sâu về các ô hiệu ứng cục bộ tích lũy (ALE) bằng Python
Để hoàn thiện lựa chọn của mình, chúng tôi rất vui được chia sẻ Conor O’Sullivankhám phá thực hành các biểu đồ hiệu ứng cục bộ tích lũy (ALE): một phương pháp cũ hơn nhưng đáng tin cậy để cung cấp các diễn giải rõ ràng ngay cả khi có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình của bạn.
[ad_2]
Source link