神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被解剖了! MIT的計算機科學與人工智能實驗室(CSAIL)最近放出了一個大招,,讓令人頭疼的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒子終于有了被'馴服'的希望,! 要知道,現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可是又大又深,,里面成千上萬的'組件'互相勾連,,誰也搞不清楚它們到底在干啥。這不僅讓人頭大,,還埋下了各種潛在隱患,。 但是MIT的研究員們可不認輸,他們開發(fā)出了一個叫COAR的新方法,,號稱能讓我們像解剖青蛙一樣解剖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),! 這個COAR是什么神仙操作呢?簡單來說,,它能估算出每個組件對模型最終輸出的貢獻,。有了這個'貢獻清單',我們就可以像魔法一樣對模型進行精準'手術(shù)'了,!
最牛的是,,這些操作都不需要重新訓練模型,,簡直是省時省力又省心啊,! 研究團隊還在大規(guī)模視覺和語言模型上做了實驗,,結(jié)果顯示COAR的準確性甩其他方法好幾條街。 這意味著,,COAR將成為理解和調(diào)試復雜機器學習系統(tǒng)的利器,! 這不就是給AI裝上了“透視鏡”嗎?以后再也不用擔心模型“腦子抽風”了,! 不過也有人提醒:COAR雖然強大,,但使用時還是要謹慎。畢竟”開膛破肚”式的操作可能會帶來意想不到的副作用,。 COAR的出現(xiàn)無疑是朝著可解釋,、可控制的AI系統(tǒng)邁出了一大步。它不僅能幫助我們更好地理解模型行為,,還為定制化調(diào)整模型開辟了新天地,。 最后,要為這項研究的作者們點個贊:Harshay Shah,、Andrew Ilyas和Aleksander Madry,。這些研究員讓我們離馴服AI又近了一步! 論文地址: https:///abs/2404.11534 那么,,你覺得COAR這項技術(shù)未來會在哪些領(lǐng)域大放異彩呢,? ?? ?? ?? ??
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