Peningkatan Kemampuan AI Melalui Studi Interpretabilitas
Meskipun model bahasa telah ditingkatkan dan banyak diimplementasikan, pengetahuan kita tentang bagaimana mereka bekerja di dalam masih perlu ditingkatkan. Misalnya, sulit untuk menentukan apakah mereka menggunakan heuristik yang bias atau tidak jujur berdasarkan output mereka. Studi interpretabilitas bertujuan untuk mendapatkan wawasan tentang model dari dalam. Karya terbaru dalam interpretabilitas kecerdasan buatan di OpenAI menggunakan model bahasa besar GPT-4 untuk menghasilkan penjelasan perilaku untuk neuron dalam model bahasa besar. Kemudian ia menilai penjelasan ini untuk mengevaluasi kualitasnya.
Studi interpretabilitas sangat penting untuk meningkatkan kepercayaan pada sistem AI, sehingga pengguna dan pengembang dapat lebih memahami cara kerjanya dan metode yang digunakan AI untuk membuat keputusan. Selain itu, dengan menganalisis perilaku model AI, seseorang dapat lebih memahami bias dan kesalahan model, yang dapat mengarah pada peluang untuk meningkatkan kinerja model dan lebih memperkuat kerjasama manusia-AI.
Topik Sub 1: Peran Neuron dan Attention Head pada Deep Learning
Neuron dan attention head memainkan peran penting dalam deep learning, pertama dalam jaringan saraf dan kemudian dalam proses self-attention. Mengetahui bagaimana setiap bagian bekerja merupakan titik awal yang jelas untuk studi interpretabilitas. Di masa lalu, ini memerlukan pemeriksaan manusia dari neuron untuk menentukan properti data yang mereka wakili. Masalah skalabilitas mencegah metode ini dari menggunakan jaringan saraf dengan ratusan miliar parameter.
Untuk menerapkan GPT-4 pada neuron dalam model bahasa lain, para peneliti menawarkan proses otomatis untuk menghasilkan dan mengevaluasi deskripsi bahasa alami dari fungsi neuron. Upaya ini bertujuan untuk mengotomatisasi proses penjajaran, pilar ketiga dari strategi ini. Fakta bahwa metode ini dapat diperluas untuk mengikuti perkembangan AI merupakan hal yang menggembirakan. Seiring model masa depan menjadi lebih canggih dan berguna sebagai asisten, kita akan belajar memahaminya dengan lebih baik.
Topik Sub 2: Tantangan dan Harapan dalam Studi Interpretabilitas AI
Meskipun para ilmuwan telah mencoba untuk menjelaskan perilaku neuron hanya menggunakan bahasa biasa, perilaku beberapa neuron mungkin terlalu kompleks untuk dijelaskan dalam ruang yang sedemikian kecil. Para peneliti ingin suatu saat nanti komputer secara otomatis menemukan dan menjelaskan rangkaian neuron dan perhatian yang mendasari perilaku yang kompleks.
Pendekatan saat ini menjelaskan perilaku neuron terkait dengan input teks awal tetapi tidak memberikan komentar tentang dampak selanjutnya. Para peneliti perlu mencoba memahami mekanisme yang mendasarinya untuk menjelaskan tindakan neuron. Karena penjelasan dengan skor tinggi hanya melaporkan koneksi, mereka mungkin perlu lebih baik dalam teks yang berada di luar distribusi.
Proses secara keseluruhan sangat membutuhkan komputasi. Para peneliti ingin suatu saat nanti model penjelas dapat menghasilkan, menguji, dan mengulang sebanyak hipotesis seperti peneliti interpretabilitas manusia sekarang lakukan. Ini akan mencakup spekulasi mengenai fungsionalitas sirkuit dan perilaku abnormal.
Kesimpulan
Studi interpretabilitas sangat penting untuk meningkatkan kepercayaan pada sistem AI, sehingga pengguna dan pengembang dapat lebih memahami cara kerjanya dan metode yang digunakan AI untuk membuat keputusan. Meskipun masih ada beberapa tantangan dalam studi interpretabilitas, para peneliti optimis bahwa dengan pengembangan teknologi machine learning, interpretabilitas AI akan semakin baik di masa depan.
Disarikan dari: Sumber