מחקר

57 כתבות בנושא זה

מחקר18 ביולי 2023

מחקר חדש מראה: כך פירוק שאלות משפר את נאמנות ההסקה במודלי שפה

מודלי שפה גדולים (LLM) מתמודדים עם משימות מורכבות יותר, מה שמקשה על אימות נכונותם ובטיחותם. שיטה נפוצה לסייע בכך היא לאפשר למודלים להציג את תהליכי החשיבה שלהם צעד אחר צעד (Chain-of-Thought - CoT). עם זאת, ההסקה המוצהרת לא תמיד משקפת נאמנה את ההסקה האמיתית של המודל. מחקר חדש של אנתרופיק (Anthropic) מציע גישה משופרת: פירוק שאלות מורכבות לשאלות משנה פשוטות יותר. גישה זו, שבה המודל נאלץ לענות על תת-שאלות בהקשרים נפרדים, מגבירה באופן משמעותי את נאמנות ההסקה לעומת CoT, תוך שמירה על ביצועים גבוהים. הממצאים מצביעים על כך שניתן לשפר את אמינות תהליכי החשיבה של מודלים, מה שחיוני לבטיחות ודיוק מערכות ה-AI.

קרא עוד

מחקר24 במאי 2023

אנתרופיק חושפת: הצצה מתקדמת למחקר פרשנות מודלי ה-AI

אנתרופיק, חברת מחקר ובטיחות מובילה בתחום ה-AI, מתמקדת בפיתוח מערכות בינה מלאכותית אמינות, ניתנות לפרשנות וניתנות לשליטה. במסגרת "עדכוני Circuits", החברה חולקת רעיונות מתפתחים מצוות הפרשנות שלה. הדיווח כולל הן קווי מחקר מתפתחים שצפויים להתפרסם בהרחבה בהמשך, והן נקודות פחות מהותיות שראוי לחשוף. מטרת השיתוף היא להרחיב את השיח בקהילת המחקר ולספק תובנות מתמשכות לעוסקים בתחום.

קרא עוד

מחקר24 במאי 2023

חלומות של פרשנות: אנתרופיק חושפת את דרכה להבין את מודלי ה-AI

אנתרופיק (Anthropic), חברת מחקר ובטיחות AI מובילה, מציגה את חזונה השאפתני בתחום הפרשנות המכנית של מודלי בינה מלאכותית. החברה, המוכרת בזכות מודל השפה הגדול Claude שלה, שואפת להבין לעומק כיצד רשתות נוירוניות פועלות ומהן הסיבות האמיתיות שמאחורי החלטותיהן. המחקר הנוכחי מתמקד בפתרון אתגר ה"סופרפוזיציה" במודלים, מתוך מטרה להניח תשתית שתאפשר לנתח ולהרחיב את יכולות הפרשנות. בכך, אנתרופיק מקווה לבנות מערכות AI אמינות ובטוחות יותר, שקופות וניתנות לשליטה.

קרא עוד

מחקר19 בדצמבר 2022

אנתרופיק חושפת: איך פלט מודל AI קשור לנתוני האימון שלו?

אנתרופיק (Anthropic), חברת מחקר ובטיחות AI מובילה, מפרסמת מחקר חדש המאפשר לעקוב אחר אופן פעולתם של מודלי שפה גדולים (LLM). המחקר, שפורסם בנייר 'Studying Large Language Model Generalization with Influence Functions', מציג גישה חדשנית המשתמשת ב'פונקציות השפעה' כדי לזהות אילו דוגמאות אימון תורמות באופן משמעותי לפלט של המודל. הממצאים המרכזיים מצביעים על כך שהכללת המודלים הופכת מופשטת יותר ככל שהם גדלים, ושקיים קשר חזק יותר בין שפות שונות במודלים גדולים יותר. המחקר מספק תובנות קריטיות להבנת יכולות AI ושיפור יישורם של המודלים עם העדפות אנושיות, תוך שהוא מדגים כיצד לאתר את מקורות ההשפעה בתוך הרשתות הנוירוניות.

קרא עוד

מחקר14 בספטמבר 2022

אנתרופיק צוללת לעומק: מודלי צעצוע חושפים את סודות הסופרפוזיציה ב-AI

חברת המחקר והבטיחות אנתרופיק (Anthropic), המוכרת בזכות מודל השפה הגדול קלוד (Claude), פרסמה מחקר פורץ דרך הבוחן תופעה מהותית במודלי למידת מכונה הנקראת "סופרפוזיציה". המחקר, המשתמש ב"מודלי צעצוע" – רשתות ReLU קטנות שאומנו על נתונים סינתטיים עם מאפייני קלט דלילים – חושף כיצד מודלים אלו מצליחים לייצג יותר מאפיינים מכפי מספר הממדים שלהם. הבנת מנגנון הדחיסה הייחודי הזה, יחד עם ההפרעות שהוא עלול ליצור והצורך בסינון לא-לינארי, קריטית לפיתוח מערכות AI אמינות, ניתנות לפרשנות ושליטה, שהן יעד מרכזי בחזון ה-AI האחראי של אנתרופיק.

קרא עוד

מחקר22 באוגוסט 2022

Red Teaming: אנתרופיק חושפת שיטות לבחינת בטיחות וצמצום נזקים במודלי שפה

חברת אנתרופיק, המובילה במחקר ופיתוח AI אחראי, פרסמה לאחרונה מחקר מעמיק אודות מאמציה לבצע Red Teaming למודלי שפה גדולים (LLM) במטרה לזהות, למדוד ולהפחית פלטים מזיקים פוטנציאליים. המחקר בחן את התנהגויות הסקיילינג של Red Teaming על פני מודלים בגדלים שונים ובארבעה סוגי מודלים, ומצא שמודלים שאומנו ב-RLHF הופכים קשים יותר ל-Red Team ככל שהם גדלים. אנתרופיק אף שחררה מערך נתונים של אלפי מתקפות Red Team, המציגות מגוון רחב של פלטים מזיקים, משפה פוגענית ועד להתנהגויות לא אתיות עדינות יותר. שקיפות זו נועדה להאיץ את שיתוף הפעולה הקהילתי בפיתוח נורמות וסטנדרטים טכניים לבטיחות AI.

קרא עוד

מחקר8 במרץ 2022

אנתרופיק חושפת: ראשי אינדוקציה וסודות הלמידה בהקשר במודלי שפה

אנתרופיק, חברת מחקר ובטיחות AI מובילה, מציגה תובנות חדשות על מנגנוני הליבה שמאפשרים למודלי שפה גדולים (LLMs) ללמוד מתוך הקשר (In-context Learning). המחקר שלהם מתמקד ב"ראשי אינדוקציה" (Induction Heads), רכיבי מפתח ברשתות הטרנספורמר, שמסייעים להבין כיצד המודלים רוכשים ידע ומתאימים את עצמם במהירות. הבנה מעמיקה של תהליכים אלו קריטית לפיתוח מערכות AI אמינות, ניתנות לפרשנות וניתנות לשליטה, כחלק מהמחויבות של אנתרופיק ל-AI אחראי.

קרא עוד

מחקר15 בפברואר 2022

חיזוי והפתעה במודלי בינה מלאכותית גנרטיביים: האתגר של אנתרופיק

חברת אנתרופיק (Anthropic), מובילה בתחום בטיחות ומחקר בינה מלאכותית, מפרסמת נייר עמדה חשוב הדן במאפיין פרדוקסלי של מודלים גנרטיביים גדולים: מצד אחד, קיימת יכולת חיזוי גבוהה לגבי ביצועיהם הכלליים באימון (חוקי סקיילינג); מצד שני, היכולות הספציפיות והתוצרים שלהם בלתי צפויים לעיתים קרובות. נייר העמדה מזהיר כי שילוב זה מאיץ את פיתוח המודלים אך מקשה על חיזוי ההשלכות בעת פריסתם, ועלול להוביל להתנהגות מזיקה חברתית. החברה מציעה דרכים להתמודד עם אתגרים אלו במטרה להבטיח השפעה חיובית של ה-AI.

קרא עוד

מחקר1 בדצמבר 2021

מעבדת יישור: כך Anthropic בונה סוכני שפה בטוחים ואחראיים

אנתרופיק (Anthropic), חברת מחקר ובטיחות AI מובילה, מציגה תובנות חדשות ממחקר שנועד להפוך מודלי שפה גדולים (LLM) לעוזרים כלליים שמתיישרים עם ערכים אנושיים – כלומר, מועילים, כנים ולא מזיקים. המחקר בוחן שיטות יישור פשוטות כמו פרומפטים, ומגלה כי התערבויות קטנות משפרות את הביצועים ומתרחבות עם גודל המודל, מבלי לפגוע ביכולותיו. בנוסף, נבחנות אסטרטגיות אימון שונות, כאשר אימון מבוסס דירוג העדפות מתגלה כיעיל ביותר בסקיילינג ובהשגת יישור מיטבי. לבסוף, מציגה אנתרופיק שיטת קדם-אימון חדשנית שמטרתה לשפר את יעילות הלמידה מהעדפות אנושיות.

קרא עוד