【人工智能】揭开大模型的黑盒 | 解释性电路 | 权重稀疏模型 | 叠加态 | 双重稀疏 | AdamW | L0退火 | 梯度裁剪 | 修剪算法 | 三大任务实验 | 桥接方法 | 稀疏模型映射

当我们每天使用GPT、Claude这些大语言模型时，我们真的知道它们是怎么思考的吗？我们输入一个查询，模型给出精准的回答，但是中间的决策过程，却像一个完全封闭的黑盒一样，我们只能看到输入和输出，对内部的计算逻辑却一无所知。今天我们要解读的这篇来自OpenAI的论文，恰恰为打破这个黑盒提供了一种全新的思路，通过训练权重稀疏的Transformer模型，让大模型的内部计算电路变得人类可理解。 https://cdn.openai.com/pdf/41df8f28-d4ef-43e9-aed2-823f9393e470/circuit-sparsity-paper.pdf