842
个编辑
更改
→大语言模型涌现的机制解释
[[文件:Screenshot 2025-03-30 at 17.38.22.png|替代=|无|缩略图|800x800像素|研究中评估了8个算术任务的表现与信息涌现指标IE之间的关联]]
[[文件:Screenshot 2025-03-30 at 17.38.22.png|替代=|无|缩略图|800x800像素|研究中评估了8个算术任务的表现与信息涌现指标IE之间的关联]]
==大模型对宏观语义的理解==
==AI生物学==
根据前文提及的因果涌现理论，涌现的发生涉及从微观到宏观的多个尺度。当人们在用语言交谈时，实际上在传递宏观层面的语义，和知识量子较为相似。它与大模型参数的对应关系是大模型可解释性的关键所在，同时是非常复杂的。往往一个语义要与多个参数相对应，而同一个参数也会参与不同语义的形成当中，即神经元的多义性，因为语言世界中的概念（语词之间有意义的排列组合）一般远多于神经网络的参数。那大语言模型是否真正把握了语言中的宏观规律，并且主要由这些宏观的理解来完成任务呢？
根据前文提及的因果涌现理论，涌现的发生涉及从微观到宏观的多个尺度。当人们在用语言交谈时，实际上在传递宏观层面的语义，和知识量子较为相似。它与大模型参数的对应关系是大模型可解释性的关键所在，同时是非常复杂的。往往一个语义要与多个参数相对应，而同一个参数也会参与不同语义的形成当中，即神经元的多义性，因为语言世界中的概念（语词之间有意义的排列组合）一般远多于神经网络的参数。那大语言模型是否真正把握了语言中的宏观规律，并且主要由这些宏观的理解来完成任务呢？
近期，开发Claude大模型的团队Anthropic公司提出了一系列基于Claude行为表现的大模型可解释性工作，名为AI生物学（AI biology）。他们对于大模型解释的架构主要来自跨层转码器（Cross-Layer Transcoder，CLT）的应用。如下图所示，CLT内部有编码器和解码器，每一个CLT模块把某一层的残差作为输入，解码的输出则重构预测该层后续所有层的输出，同时考虑解码器权重的正则化，使得token和CLT表征之间的对应关系可以尽可能稀疏。
[[文件:Claude CLT.png|无|缩略图|500x500像素|CLT的示意图]]
根据训练好的CLT，我们可以根据CLT权重和隐变量的激活程度构建输入token、中间层表征以及预测token之间的因果图，也就能看清大模型作出预测的路径是怎样的了。下面我们主要介绍三个案例来分析大模型内部的“思考过程”。第一个问题是，大模型如何横跨多种语言完成交流？
[[文件:Claude bilang.png|无|缩略图|500x500像素|面对同一个问题（“小”的反义词是什么）的不同语言表述，大模型内部除了有针对不同语言的专门的模块以外，还有一个语义理解的共享模块。]]
上图是一个高度简化版的因果图，提示词是多国语言版本的相同问题：“小的反义词是什么”。每一个语言下的问题都会涉及一个和语言相关模块，提示大模型要用特定的语言回答。更重要的是，它们都用到一个共享的表征，其中涉及3个概念：“小”、“反义词”、“大”。这个表征与特定的语言无关。而且模型越大，这种共享表征占比就更多。这证实了大模型的“思考”发生在一个与语言种类无关的抽象的语义空间里。它说明，从一种语言中学到的知识，Claude可以直接迁移到其他语言当中。
= 参考文献 =
= 参考文献 =