OPEN:OpenAI用GPT-4解读GPT-2，看来能打败魔法的，只有魔法

来源丨元宇宙简史

作者丨元宇宙简史编辑Eco

OpenAI最新研究利用GPT-4自动进行大语言模型中神经元行为的解释和评分，并将其应用于另一种语言模型GPT-2，公开了这些GPT-2神经元解释和分数的数据集。这项技术让人们能够利用GPT-4来定义和自动测量AI模型的可解释性，从而更好地理解智能是如何工作的。

大语言模型是基于大量文本数据训练，包含数千亿或更多参数的语言模型。

在大数据时代，这类AI机器学习模型可以在提升产品销售、辅助人类决策过程中起到很大的作用。

但是计算机通常不会解释它们的预测结果，而语言模型想要变得更强大、部署更广泛，就需要研究可解释性，因为人类对模型内部工作原理的理解仍然非常有限，例如可能很难从中检测到有偏见、性内容输出。

OpenSea推出链上版税强制执行工具，NFT销售将限制在强制收取版税的市场:11月6日消息，OpenSea在官方博客中宣布即将为新 NFT 系列推出可选的链上版税强制执行工具，旨在通过赋予创造者更多的权力，让他们拥有能够控制自己的商业模式的工具来捍卫创作者权益。最初的链上工具是一个简单的代码片段，创建者可以添加到未来的 NFT 合约以及现有的可升级合约中。此代码将 NFT 销售限制在强制收取版税的市场。

11月9日0:00开始，OpenSea将仅对使用链上版税执行工具的新NFT系列征收版税，若新系列未实施链上执行则不征收版税。在未来几个月内 OpenSea 将推出更多工具改善链上执行。OpenSea 表示，考虑到对现有 NFT 系列进行链上强制版税费用执行的困难程度，至少在2022年12月8日之前不会对现有系列进行任何更改。[2022/11/6 12:21:47]

可解释性就是将模型能用通俗易懂的语言进行表达，把模型的预测过程转化成具备逻辑关系的规则的能力，从而通过查看模型内部来发现更多信息。

例如，如果有一个针对“漫威超级英雄”的神经元，当用户向模型提问“哪个超级英雄的能力最强”时，这个神经元就会提高模型在回答中说出漫威英雄的概率。

以太坊客户端OpenEthereum被正式弃用，所有维护和更新均已停止:5月25日消息，以太坊客户端OpenEthereum支持已结束，存储库现已存档，所有维护和更新均已停止。团队表示，OpenEthereum遗留代码库已有7年历史，并且越来越难以管理，合并即将到来，需要有据可查且流线型的执行层客户端来为成功转移到PoS导航。GnosisChain上Nethermind是受支持的客户端，在GnosisChain和GnosisBeaconChain合并后，Erigon还将支持GnosisChain；以太坊主网上支持的客户端包括GoEthereum、Nethermind、Erigon。

以太坊客户端Parity于2015年首次推出，是一个用Rust编程语言实现的客户端，于2019年过渡到OpenEthereum并由DAO接管支持和维护。[2022/5/25 3:39:43]

巴塞尔艺术展在社交媒体上与OpenSea就NFT问题进行互动:1月15日消息，顶级国际艺术博览会巴塞尔艺术展（Art Basel）在在社交媒体上发文NFT 会一直存在下去吗？，随后 OpenSea 官方回复表示，10000% 会的。[2022/1/15 8:51:27]

站在OpenAI的角度看，大模型未来将和人脑一样拥有“神经元”，这些神经元会观察文本中的特定规律，进而影响到模型本身生产的文本。

所以可解释性就是将模型能用通俗易懂的语言进行表达，把模型的预测过程转化成具备逻辑关系的规则的能力，从而通过查看模型内部来发现更多信息。

为了实现这个目标，OpenAI最近发布了一个关于GPT-4语言模型解析神经元的对齐性研究成果，利用自研基于GPT-4技术的开源工具，来尝试计算其他架构、更简单语言模型上神经元的行为并对其进行评分。

持有OpenDAO原生代币SOS的地址数已突破21万:金色财经报道，据Etherscan数据，持有OpenDAO原生TokenSOS的地址数已突破21万。

此前报道，12月24日，NFT社区OpenDAO宣布向全体OpenSea交易用户发起SOS空投活动，此前在OpenSea进行过交易的用户都可领取。SOS总供应量为100万亿枚，其中50%将用于向OpenSea用户进行空投，20%用于质押奖励，20%将用于OpenDAO组织的维护，10%将用于流动性挖矿奖励。[2021/12/29 8:12:25]

而且，还可以将其应用于另一种语言模型中的神经元——本次选择4年前发布、包含307200个神经元的大模型GPT-2为实验样本，公开了这些GPT-2神经元解释和分数的数据集。

Open DeFi联盟公布首批新成员:Open DeFi联盟迎来首批新成员：Aave，Balancer，BlockScience，dydx，Ocean Protocol，Outlier Ventures，Quantstamp和SuperRare。该联盟目前已有16名成员，其中4个为锁定资产全球排名前20的DeFi项目。Open DeFi联盟初始成员包括红杉资本、Blockpower Capital、dForce、MCDEX、Antelope Holdings、DeBank、MoonSwap以及Conflux。

Aave创始人兼首席执行官Stani Kulechov感谢了Open DeFi联盟对DeFi“无国界精神”的支持，并表示，作为联盟一员，他为能够合作构建金融工具和基础设施而感到兴奋。

dYdX商务发展经理David Gogel看到了中国市场所带来的机会，认为：“中国市场在全球DeFi生态系统中发挥着重要作用，并且是促成全球DeFi生态系统成功的关键。中国庞大的用户群将为全球市场带来更多流动性、引入更多用户和更多创新，从而催生出全球DeFi生态系统的增长潜力。”[2020/11/10 12:14:15]

“我们迈出了使用AI进行自动化对齐研究的重要一步。”OpenAI联合创始人GregBrockman表示。

具体来说，OpenAI开发了一套包含自动化工具和测试方法的评估流程：

首先，研究人员让GPT-2运行文本序列，等待某个特定神经元被频繁“激活”；

然后，让GPT-4针对一段文本生成解释，例如通过GPT-4接收到文本和激活情况判断漫威是否与电影、角色和娱乐有关；

随后用GPT-4模拟GPT-2的神经元接下来会做什么，预测行为；

最后评估打分，对比GPT-4模拟神经元和GPT-2真实神经元的结果的准确度，在下图这个例子中，GPT-4的得分为0.34。

使用上述评分方法，OpenAI开始衡量他们的技术对网络不同部分的效果，并尝试针对目前解释不清楚的部分改进技术。例如，他们发现以下方式有助于提高分数：

-迭代解释。他们可以通过让GPT-4想出可能的反例，在根据其激活情况修改解释来提高分数；

-使用更大的模型来进行解释。随着解释模型能力的提升，平均得分也会上升。然而，即使是GPT-4给出的解释也比人类差，这表明还有改进的余地；

-改变被解释模型的架构。用不同的激活函数训练模型提高了解释分数。

OpenAI表示，他们正在将GPT-4编写的对GPT-2中的所有307,200个神经元的解释的数据集和可视化工具开源，同时还提供了OpenAIAPI公开可用的模型进行解释和评分的代码，从而希望学术界能开发出新的技术来提升GPT模型解释分数。

OpenAI还发现，有超过1000个神经元的解释得分至少为0.8分，这意味着GPT-4模型可以解释大部分人类神经元，同时目前GPT理解的概念似乎和人类不太一样。例如，他们发现了一些有趣但GPT-4并不理解的神经元。

这些神经元似乎对文本中的某些特征或模式有敏感度，但是GPT-4无法用简单的语言描述它们。OpenAI希望随着技术和研究方法的改进，进一步提高AI模型可解释性能力，从而更好地理解这些神经元的行为和意义。

对于本研究局限性，OpenAI表示，目前GPT-4生成的解释还不完美，尤其要解释比GPT-2更大的模型时，表现效果很差。

神经元复杂行为无法用简短的自然语言描述，OpenAI解释了神经元的这种行为，却没有试图解释产生这种行为的机制，而且整个过程算力消耗极大等。

OpenAI希望在未来的工作中可以解决上述这些问题，最终OpenAI希望使用模型来形成、测试和迭代完全一般的假设，从而比肩人类大脑的想法和行为，以及将其大模型解释为一种在部署前后检测对齐和安全问题的方法。

然而在这之前，OpenAI还有很长的路要走。

“我们希望这将开辟一条有前途的途径。”JeffWu表示，这一技术可以让其他人可以在此基础上构建并做出贡献的自动化方案，从而解决AI模型可解释性问题，很好地解释这些模型行为，比如AI如何影响人类大脑中的神经元等。

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