Dos artículos de investigación, desde diferentes perspectivas, apuntan a la misma cuestión: ¿qué es un concepto?
Imagina que el lenguaje existe en un sistema de coordenadas bidimensional. El eje X es la dimensión temporal, donde el vocabulario se organiza en oraciones a medida que fluye el tiempo. El eje Y es la dimensión del significado, y la razón por la que elegimos una palabra en lugar de otra está impulsada por el significado.
Los resultados recientes de la serie SAE son muy interesantes, ya que revelan cómo funcionan los modelos de redes neuronales en el eje Y: el modelo aprende a extraer y expresar características conceptuales con un significado claro. En otras palabras, en el proceso de cálculo del modelo existen ciertos "nodos" que no corresponden a activaciones neuronales aleatorias, sino a expresiones de conceptos con un significado específico. Esto implica que el significado dentro de los modelos de aprendizaje profundo puede ser descompuesto y observado.
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BlockchainWorker
· hace13h
Vaya, ¿entonces la IA en realidad está jugando al juego de bloques de significado? ¿Es posible que el modelo pueda crear conceptos que los humanos no hayan imaginado?
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NotFinancialAdviser
· hace20h
¡Vaya, esto de SAE realmente me ha mareado, parece que finalmente alguien ha roto la caja negra!
¿Se puede observar el significado? Si es así, nuestra comprensión de la IA se elevaría directamente a otro nivel.
El concepto de "nodos" internos del modelo... suena un poco como si le hicieran una resonancia magnética a una red neuronal, bastante futurista.
Finalmente alguien estudia en serio la esencia del concepto, antes todo era suposiciones al azar.
La analogía de las coordenadas bidimensionales es buena, pero ¿no será demasiado simplificada? La realidad parece mucho más compleja.
Si los nodos pueden ser descompuestos y observados, ¿qué pasa si realmente hay nodos maliciosos? La transparencia de todo el sistema debe ser abordada.
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SocialFiQueen
· hace20h
¡Vaya, ¿SAE realmente está empezando a desentrañar la caja negra? La importancia puede ser desglosada y observada... Esto es como ponerle un marco explicativo a la IA.
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LuckyBlindCat
· hace20h
¡Vaya, la cosa de SAE realmente está desentrañando la caja negra del modelo, y el concepto puede ser descompuesto para su observación... ¿No es esto como ponerle un "microscopio" de significado a la IA?
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DaoTherapy
· hace20h
¡Vaya, estas cosas de SAE son cada vez más interesantes! Parece que finalmente estamos tocando la frontera de la comprensión de la IA.
¿Realmente existen nodos concept en las redes neuronales? Entonces, ¿deberíamos reconsiderar la forma de lograr la AGI?
La metáfora del eje Y es buena, pero todavía quiero saber si estos nodos son realmente estables. ¿O solo es una ilusión?
Estoy esperando más datos experimentales, siento que muchas creencias tendrán que ser revisadas.
Ahora podemos manipular el comportamiento del modelo con mayor precisión, ¡emocionante y un poco escalofriante!
Dos artículos de investigación, desde diferentes perspectivas, apuntan a la misma cuestión: ¿qué es un concepto?
Imagina que el lenguaje existe en un sistema de coordenadas bidimensional. El eje X es la dimensión temporal, donde el vocabulario se organiza en oraciones a medida que fluye el tiempo. El eje Y es la dimensión del significado, y la razón por la que elegimos una palabra en lugar de otra está impulsada por el significado.
Los resultados recientes de la serie SAE son muy interesantes, ya que revelan cómo funcionan los modelos de redes neuronales en el eje Y: el modelo aprende a extraer y expresar características conceptuales con un significado claro. En otras palabras, en el proceso de cálculo del modelo existen ciertos "nodos" que no corresponden a activaciones neuronales aleatorias, sino a expresiones de conceptos con un significado específico. Esto implica que el significado dentro de los modelos de aprendizaje profundo puede ser descompuesto y observado.