大規模言語モデル（LLMs）は人間のようなコミュニケーションを生み出すことができますが、その内部構造はなぞに包まれています。LLMsは複雑なニューラルネットワークであり、特定の入力からどのように出力が生まれるかを正確に説明することは難しいです。しかし、最近の研究により、このブラックボックスが以前よりも少なくなっています。
Anthropic社は、ニューロンの活動パターンを、わかりやすい「特徴」と呼ばれる概念に照らし合わせる方法でLLMsの内部をマッピングする成果を発表しました。これにより、LLMsがどのようなプロセスで応答を組み立てているかのコンセプトスナップショットを作成することが可能となります。
また、[labml.ai]のInspectusのようなビジュアライゼーションツールを使えば、LLMsの振る舞いについての洞察を得ることができるようになっています。こうした研究は、LLMsをより透明性があり、より有用なものにする新しい方法を提供しています。これは操作性の不明瞭さが受け入れられないアプリケーションで特に重要です。
出典 : https://hackaday.com/2024/07/03/peering-into-the-black-box-of-large-language-models/