«`html
Механистическое «разучивание»: новый метод ИИ
Большие языковые модели (LLMs) иногда усваивают нежелательные знания. Важно находить способы удаления или корректировки этой информации, чтобы ИИ оставался точным и надежным. Однако редактирование или «разучивание» конкретных знаний в этих моделях — сложная задача. Обычные методы часто влияют на другие данные, что может снизить общие способности модели.
Проблемы текущих методов
Существующие методы редактирования и «разучивания» знаний часто затрагивают другие возможности модели и не всегда являются надежными. Небольшие изменения в запросах могут вернуть исходные знания, а безопасность не всегда гарантирует отсутствие вредных ответов.
Что такое механистическое «разучивание»?
Исследователи из Университета Мэриленда и других организаций предложили новый метод — механистическое «разучивание». Этот метод использует механистическую интерпретируемость для локализации и редактирования конкретных компонентов модели, связанных с фактическими механизмами. Это позволяет делать изменения более надежными и снижать неожиданные побочные эффекты.
Эффективные результаты
В исследовании были протестированы методы удаления информации в двух наборах данных: Sports Facts и CounterFact. В первом наборе удаляли связи с баскетболистами, а во втором меняли правильные ответы на неверные. Основные техники включали Output Tracing и локализацию фактов.
Результаты показали, что ручная локализация улучшает точность и надежность, особенно в тестах с выбором ответа. Это также затрудняет повторное усвоение информации. Тесты показали, что оптимизация в основном изменяет параметры, связанные с извлечением фактов, что подчеркивает необходимость улучшения процесса поиска фактов для повышения надежности.
Заключение
Этот метод предлагает многообещающее решение проблемы надежного «разучивания» знаний в LLMs, повышая эффективность и устойчивость процесса. Мы рекомендуем рассмотреть механистическое «разучивание» как потенциальную платформу для тестирования различных методов интерпретируемости.
Как использовать ИИ в вашем бизнесе?
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, используйте механистическое «разучивание».
- Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и где возможно применение автоматизации.
- Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
- Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов ИИ.
- Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов и анализируя результаты.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Попробуйте AI Sales Bot
Этот ИИ-ассистент помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab.
«`
