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鈦媒體App 5月10日消息，OpenAI在官網(wǎng)發(fā)布博客文章《語言模型可以解釋語言模型中的神經(jīng)元》（Language models can explain neurons in language models）。他們調(diào)用GPT-4來計(jì)算出其它架構(gòu)更簡(jiǎn)單的語言模型上神經(jīng)元的行為，這次針對(duì)的是發(fā)布于4年前的開源大模型：GPT-2。目標(biāo)是用AI來幫助我們理解AI，簡(jiǎn)單來講，就是希望能夠使用自動(dòng)化的方式，讓機(jī)器完成AI研究。據(jù)悉，這項(xiàng)工作也是OpenAI對(duì)齊研究的第三支柱的一部分：希望對(duì)齊研究本身實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。并且這一方向（對(duì)齊）還有望隨著人工智能的發(fā)展速度而擴(kuò)展。 OpenAI表示，它的工作方式包括在每個(gè)神經(jīng)元上運(yùn)行3個(gè)步驟：第一步，生成解釋使用GPT-4。第二步，使用GPT-4進(jìn)行模擬；即用GPT-4模擬這個(gè)GPT-2的神經(jīng)元接下來會(huì)做什么。第三步，對(duì)比評(píng)估打分；即根據(jù)模擬激活與真實(shí)激活的匹配程度為解釋打分。通過這樣的方法，OpenAI 對(duì)每個(gè)神經(jīng)元的行為作出了初步的自然語言解釋，并對(duì)這種解釋和實(shí)際行為的匹配程度進(jìn)行了評(píng)分。成果顯示，最終OpenAI對(duì)GPT-2中307200個(gè)神經(jīng)元全部進(jìn)行了解釋，并將這些解釋匯編成數(shù)據(jù)集，與工具代碼一起在GitHub上發(fā)布。 不過，OpenAI還表示，目前GPT-4的解釋效果并不佳，尤其要解釋比GPT-2更大的模型時(shí)表現(xiàn)效果很差。但是，OpenAI相信可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)一步提高產(chǎn)生解釋的能力：比如通過反復(fù)產(chǎn)出解釋，并根據(jù)激活情況修改解釋；使用更大的模型作出解釋；以及調(diào)整已解釋模型的結(jié)構(gòu)等。