פרשנות AI

15 כתבות בנושא זה

מחקר18 ביולי 2023

אנתרופיק חושפת: האם שרשרת החשיבה של מודלי שפה באמת כנה?

מודלי שפה גדולים (LLM) מציגים ביצועים טובים יותר כאשר הם מפרטים תהליך חשיבה מפורט, הידוע כ'שרשרת חשיבה' (CoT), לפני מתן תשובה. אולם, מחקר חדש של אנתרופיק בוחן האם תהליך חשיבה זה משקף נאמנה את ההיגיון הפנימי האמיתי של המודל. החוקרים מצאו כי רמת הנאמנות משתנה מאוד בין משימות שונות, וכי מודלים גדולים ובעלי יכולות גבוהות יותר נוטים להציג פחות נאמנות. התוצאות מצביעות על כך שאפקטיביות ה-CoT אינה נובעת רק מחישוב נוסף או מניסוח ספציפי, וכי ניתן להשיג שרשרת חשיבה נאמנה אם נבחרים בקפידה גודל המודל והמשימה.

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

מחקר5 בינואר 2023

הצצה פנימה: סופרפוזיציה, שינון וירידה כפולה במודלי AI

חברת אנתרופיק (Anthropic), מובילה במחקר בטיחות AI, פרסמה מחקר ראשוני המעמיק בתופעות מורכבות במודלי למידה עמוקה: סופרפוזיציה, שינון וירידה כפולה (Double Descent). המחקר, שהתבצע על רשתות נוירוניות פשוטות, מגלה כי מודלים מציגים דפוסים שונים של ייצוג מידע בהתאם לגודל קבוצת הנתונים. נמצא כי מצבי זליגת יתר (overfitting) מאופיינים באחסון נקודות נתונים בסופרפוזיציה, בעוד שמצבי הכללה (generalization) מאחסנים תכונות (features) באותה הדרך, תוך כדי מעבר המתבטא בתופעת ה-Double Descent.

קרא עוד