Внимание к деталям и понимание, что происходит под капотом больших языковых моделей (LLMs), сегодня как никогда актуально. Разберемся по пунктам, что же такое SAE и CLT в контексте LLM, и как эти "умные" штуки обучаются.
Что за звери такие SAE и CLT?
- SAE (Sparse Autoencoder):
- Представьте себе SAE как умного помощника, выуживающего важные детали из бесконечного потока информации. Это модуль сети, который выхватывает значимые, но редкие "фишки" из внутренних данных LLM.
- Эти "фишки" помогают нам понять, как модель "думает" и делает выводы.
- CLT (Contextual Latent Transformer):
- CLT — это вроде мозгового штурма в вашей AI-команде, только внутри самого LLM. Он использует вывлеченные SAE данные, чтобы выстроить картину того, что творится в мозгах LLM.
- Этот инструмент помогает понять, над чем бьется LLM, когда решает, что конкретно ответить.
Как это обучают?
SAE в деле:
- Обучение SAE — это позиционирование его после уже готовой LLM, как будто вы делаете тюнинг вашей тачки после покупки.
- Он учится интерпретировать статические данные LLM с помощью методик, как L1 регуляризация, чтобы выявлять эти ключевые фишки.
CLT — будущее уже сегодня:
- Обучение CLT всё ещё в экспериментальной фазе. Пока он играет роль исследователя, разбираясь в том, что делают все SAE в LLM.
Ищу тренера!
- SAE: Можно попробовать на тренировках для разных библиотек типа PyTorch. Для начала, может хватить и простых реализаций автоэнкодеров и регуляризации.
- CLT: Пока нет доступных DIY-китов, но интерес не обделён. Советуем следить за разработками OpenAI и подобных энтузиастов.
В двух словах: наши SAE и CLT — это не просто модные навороты, а реальные инструменты для понимания "биологии" LLM. Если захотелось углубиться, замахнитесь на эксперимент с SAE и обращайтесь к материалам Anthropic и других креативных умельцев AI.
Больше подобного контента "в моем блоге" https://ru.pinterest.com/priz1920/botseller-ai/
#автоматизациябизнеса #ИИдлябизнеса #нейросетидлябизнеса
