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网站建设与维护参考文献,做外围什么网站有客户,外贸网站如何做推广,wordpress 404自定义前两天#xff0c;OpenAI开源新模型Circuit-Sparsity#xff0c;模型参数量仅0.4B#xff0c;**99.9%**的权重为零。▲Circuit-Sparsity开源#xff08;来源#xff1a;Hugging Face#xff09; 这个技术试图解决模型的可解释性问题#xff0c;简单来说就是回答“模型为…前两天OpenAI开源新模型Circuit-Sparsity模型参数量仅0.4B**99.9%**的权重为零。▲Circuit-Sparsity开源来源Hugging Face这个技术试图解决模型的可解释性问题简单来说就是回答“模型为什么做出这个决策”以及“它是如何得出这个结果的”这两个问题。在AI飞速发展的今天大语言模型LLM虽然表现出了惊人的能力但其内部运作机制始终像一个神秘的“黑箱”。我们不知道它为何做出某个回答也不清楚它是如何从海量数据中提取知识的。这种不可解释性成为了AI在医疗、金融、法律等高风险领域落地的重大障碍。对此OpenAI研究团队训练出了一个权重稀疏的Transformer模型强制模型权重矩阵中**99.9%权重为零仅保留0.1%**非零权重。在这项研究中研究团队在模型内部形成了紧凑且可读的**“电路”Circuits**每个电路都仅保留了保证模型性能的关键节点神经元的激活变得具有明确的语义。有外网网友称这一技术让当下的MoE混合专家模型走到了尽头并说“我们一直以来都将权重隔离到‘专家’中以此粗略地近似稀疏性仅仅是为了满足稠密矩阵核的要求。”▲外网评价图源X更有网友将这项研究形容为将模型“减肥到只剩骨架”还说这项研究就好像打开了黑匣子不试图解开稠密模型而是直接构建稀疏模型正是这项研究有趣的地方。▲外网评价图源X但有些网友却不这么认为称其没有看出MoE模型为何会因此走到尽头并进一步解释说这一技术是针对XAI可解释AI的它的训练成本要高100-1000倍回到“研究时代”并不意味着让事情变得更复杂。▲外网评价图源X该模型目前受限于计算效率瓶颈其运算速度较密集模型慢100至1000倍将该技术直接应用于千亿参数级别的前沿大模型现阶段尚不具备可行性。开源地址Githubhttps://github.com/openai/circuit_sparsityHugging Facehttps://huggingface.co/openai/circuit-sparsity01***.***训练稀疏TransformerOpenAI理清模型内部计算要理解这项研究的突破首先需要明白传统大模型为何难以解释。在标准的密集模型Dense Models中神经网络存在一种被称为**“超级位置”Superposition**的现象。简单来说为了存储海量的信息模型被迫让单个神经元或权重矩阵同时编码多个完全不同的概念。这种特征纠缠导致了严重的后果例如模型的决策不可追溯和逻辑混乱当模型输出一个结果时我们无法确定是哪个具体的“概念”在起作用。针对以上问题以前的研究通常从试图拆解密集、纠结的网络开始。但OpenAI团队采取了一种“反直觉”的策略即训练权重稀疏的Transformer模型强制模型权重矩阵中**99.9%权重为零仅保留0.1%**非零权重。强制模型限制了模型只能使用其神经元之间极少的可能连接而这一简单的更改几乎从根本上理清了模型的内部计算。▲每个神经元只与下一个层的几个神经元相连图源OpenAI技术博客具体的技术手段包括**1、动态剪枝与稀疏约束**在训练过程中系统会动态执行“剪枝”操作每一步优化后仅保留绝对值最大的权重Top-K稀疏化。**2、激活稀疏化**在残差流、注意力键/值矩阵等关键位置研究团队引入了AbsTopK激活函数强制仅保留前25%的激活值。**3、架构微调**为了配合稀疏化研究团队用RMSNorm替代了传统的LayerNorm避免归一化操作破坏稀疏性同时引入了“Bigram表”来处理简单的模式匹配从而释放模型的主干容量去处理复杂的逻辑推理。02***.***模型内部形成紧凑可读的“电路”规模缩减16倍这项技术的最大成果是模型内部形成了紧凑且可读的**“电路”Circuits**。在传统密集模型中完成一个任务可能需要成千上万个节点协同工作逻辑分散且难以捕捉。而在稀疏模型中研究团队观察到了极简的计算路径1、极简的逻辑单元例如在处理“字符串闭合”任务时模型仅用12个节点就构建了一个完美的电路清晰地展示了它是如何检测单引号或双引号是否闭合的。**2、可读的特征**神经元的激活变得具有明确的语义。研究人员发现了一些神经元专门负责检测“单引号”另一些则像“计数器”一样精确地追踪列表的嵌套深度。3、规模缩减16倍对比实验显示在相同的任务损失下稀疏模型的电路规模比密集模型小了16倍。这意味着解读AI思维的难度降低了整整一个数量级。▲稀疏模型的电路规模比密集模型小了16倍图源OpenAI技术论文为了验证这些电路的真实性团队进行了“均值消融”实验。结果证明移除非电路节点对任务几乎没有影响而一旦移除电路中的关键节点模型性能就会瞬间崩塌。这证实了这些电路确实是模型执行任务的“必经之路”。▲“均值消融”实验图源OpenAI技术论文03***.***稀疏模型解读力强但速度慢千倍OpenAI提出“桥梁网络”为了测量稀疏模型计算的解耦程度。研究团队设计了一套简单的算法任务。对于每个模型他们都将其剪裁成了仍能执行该任务的最小电路并检查了该电路的简洁程度。研究团队发现用规模更大、稀疏度更高的模型进行训练后就能够依托结构更简洁的电路构建出性能更强的模型。▲模型的可解释性与能力的对比图图源OpenAI技术博客从模型可解释性与性能的对比图可见在稀疏模型规模固定的前提下提升稀疏性也就是将更多权重置零虽会导致模型性能有所下降但能显著增强其可解释性。尽管稀疏模型在可解释性方面优势突出但其应用目前受限于计算效率瓶颈稀疏矩阵运算无法借助Tensor Cores实现加速运算速度较密集模型慢100至1000倍。这意味着将该技术直接应用于千亿参数级别的前沿大模型现阶段尚不具备可行性。为此研究团队提出了“桥梁网络”Bridges方案1、编码-解码映射在稀疏模型与预训练的密集模型之间插入一个编码器-解码器对。2、跨模型干预编码器将密集模型的激活映射到稀疏空间解码器则反向转换。“桥梁网络”Bridges方案可以在“透明”的稀疏模型上修改某个特征然后通过桥梁将这种扰动映射回“黑箱”的密集模型从而实现对现有大模型的可解释性行为编辑。04***.***结语OpenAI提出稀疏化新路径让大模型从“黑箱”走向“可解释”OpenAI研究团队的这项研究标志着AI可解释性领域的一项重要突破也印证了理解AI并非遥不可及的目标。研究团队在论文博客中称这项工作是迈向更宏大目标的早期探索。接下来他们计划将相关技术扩展至更大规模的模型同时进一步解释更多模型的行为逻辑。为解决稀疏模型训练效率低下的问题团队提出了两个后续研究方向一是从现有密集模型中提取稀疏电路替代“从头训练稀疏模型”的传统方式二是研发更高效的可解释性模型训练技术推动相关技术更易落地生产。“我们的目标是逐步扩大可可靠解释的模型范围同时打造相关工具让未来的AI系统更易于分析、调试与评估。”研究团队在论文博客中写道。如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】