AI說書 - 從0開始 - 247 | 第九章引言

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

數百萬到萬億參數的 Transformer 模型，例如 ChatGPT 和 GPT-4，似乎是無法穿透的黑盒子，沒有人可以解釋，因此，許多開發人員和使用者在處理這些令人興奮的模型時有時會感到灰心，然而，最近的研究已經開始使用尖端工具來解決這個問題，以解釋 Transformer 模型的內部工作原理。

打破 Transformer 黑盒子將在設計者與實作和使用者之間建立信任，描述所有可解釋的人工智慧方法和演算法超出了本書的範圍，相反，本章將重點放在即用型視覺化介面，為 Transformer 模型開發人員和使用者提供見解。

我們首先安裝並執行 Jesse Vig 的 BertViz，Jesse Vig 在建立視覺化介面方面做得非常出色，該介面顯示了 BERT Transformer 模型 Attention Head 中的活動。

我們將繼續透過 Dictionary Learning 來探索 BERT 模型的各個層次，Local Interpretable Model-Agnostic Explanations（LIME）提供了實用功能，用於可視化一個 Transformer 如何學習理解語言，這個方法顯示，Transformer 通常首先學習單詞，然後在句子上下文中理解該單詞，最後學習長距依賴關係。

最後，我們將介紹其他工具來研究 Transformer 的內部運作原理，例如 Google 的 Language Interpretability Tool (LIT)，LIT 是一種非探測工具，使用主成分分析 (PCA) 或 Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) 來表示 Transformer 模型預測，OpenAI 大型語言模型 (LLM) 將帶我們更深入地了解並透過互動式介面可視化 Transformer 中神經元的活動，例如，這種方法為 GPT-4 解釋 Transformer 打開了大門。