Понимание разума машин: как ‘разобрать’ большие языковые модели

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен обзор текущего состояния исследований в области механической интерпретируемости, направленных на понимание внутренних механизмов работы больших языковых моделей.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Телеграм канал

Обзор прогресса, проблем и перспектив в области интерпретируемости для обеспечения соответствия больших языковых моделей человеческим ценностям.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их внутренние механизмы принятия решений остаются непрозрачными. В настоящем обзоре ‘Механическая интерпретируемость для согласования больших языковых моделей: прогресс, проблемы и будущие направления’ анализируется прогресс в области механической интерпретируемости, направленной на понимание и согласование этих моделей посредством изучения их внутренних алгоритмов и структур. Ключевым результатом является выявление существующих трудностей, таких как суперпозиция признаков и масштабируемость интерпретации, а также определение перспективных направлений исследований, включая автоматизированную интерпретируемость и разработку методов согласования, основанных на понимании внутренних механизмов. Сможем ли мы создать действительно ценностно-ориентированные системы искусственного интеллекта, расшифровав принципы их работы на уровне отдельных нейронов и цепей?

Раскрытие «Чёрного Ящика»: Необходимость Интерпретируемости

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую производительность в решении разнообразных задач, однако функционируют как, по сути, непрозрачные системы. Этот феномен, известный как «черный ящик», представляет серьезную проблему для доверия и контроля над их работой. Несмотря на способность генерировать связные и правдоподобные тексты, механизмы, лежащие в основе этих результатов, зачастую остаются скрытыми. Отсутствие понимания внутренней логики принятия решений затрудняет выявление потенциальных ошибок, предвзятостей и нежелательных последствий, что особенно критично при использовании этих моделей в чувствительных областях, таких как здравоохранение, финансы и правосудие. В связи с этим, растет необходимость в разработке методов, позволяющих «заглянуть внутрь» этих систем и сделать их более понятными и предсказуемыми.

Понимание механизмов, посредством которых большие языковые модели приходят к определенным выводам, является критически важным для выявления и смягчения потенциальных предубеждений и ошибок. Модели, обучаясь на огромных объемах данных, могут невольно усваивать и воспроизводить существующие в этих данных социальные стереотипы или неточности. Анализ внутренних процессов принятия решений позволяет обнаружить эти скрытые закономерности, которые иначе остались бы незамеченными, и разработать стратегии для их коррекции. Без понимания логики работы модели невозможно гарантировать справедливость, надежность и предсказуемость ее результатов, особенно в контексте критически важных приложений, таких как медицина, правосудие или финансы. Таким образом, интерпретируемость является не просто академическим вопросом, но и необходимой предпосылкой для ответственного использования искусственного интеллекта.

Существующие методы оценки больших языковых моделей (LLM) зачастую оказываются недостаточными, поскольку концентрируются преимущественно на качестве выдаваемого результата, игнорируя при этом внутренние процессы рассуждений. Оценка лишь по конечному продукту не позволяет выявить скрытые ошибки или предвзятости, заложенные в логике модели. Вместо глубокого анализа того, как модель приходит к определенному ответу, происходит лишь проверка соответствия результата заданным критериям. Такой подход, хотя и полезен для определения общей эффективности, не обеспечивает понимания причинно-следственных связей внутри модели и, следовательно, ограничивает возможности по её совершенствованию и контролю над потенциально нежелательными результатами. Таким образом, переход к методам оценки, фокусирующимся на анализе внутренних механизмов LLM, становится необходимым условием для создания надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта.

Механическая Интерпретируемость: Деконструкция Нейронной Сети

Механическая интерпретируемость (Mechanistic Interpretability) направлена на выявление и понимание цепей — подграфов внутри больших языковых моделей (LLM), реализующих конкретные вычисления. Эти цепи представляют собой функциональные блоки, отвечающие за определенные задачи, такие как обнаружение синтаксических структур, выявление сущностей или выполнение логических операций. Идентификация этих цепей предполагает анализ связей между отдельными нейронами и слоями, позволяя установить, как информация преобразуется и обрабатывается внутри модели. В отличие от методов, рассматривающих модель как «черный ящик», механическая интерпретируемость стремится к детальному пониманию внутренней работы LLM на уровне отдельных компонентов и их взаимодействий.

Для выявления функциональной роли отдельных нейронов и слоев в больших языковых моделях используются такие методы, как зондирование (probing), активационное патчинг (activation patching) и разреженные автоэнкодеры (sparse autoencoders). Зондирование включает в себя обучение простых моделей-классификаторов для предсказания определенных свойств входных или внутренних представлений, что позволяет определить, какие нейроны активируются при обработке конкретной информации. Активационное патчинг позволяет целенаправленно изменять активации отдельных нейронов или слоев и наблюдать за влиянием этих изменений на выходные данные модели. Разреженные автоэнкодеры применяются для выделения наиболее важных нейронов и связей, формирующих вычислительные блоки, и для уменьшения размерности представления данных, упрощая анализ.

Понимание вычислительных схем внутри больших языковых моделей (LLM) позволяет проводить целенаправленные вмешательства и модификации с целью улучшения их поведения и повышения безопасности. Идентифицируя конкретные подграфы, реализующие определенные функции, исследователи могут изменять отдельные нейроны или слои для коррекции нежелательных ответов, смягчения предвзятости или повышения устойчивости к враждебным атакам. Такой подход, в отличие от «черного ящика», предоставляет возможность контролируемого изменения модели, позволяя целенаправленно улучшать ее производительность и прогнозируемость, а также снижать риски, связанные с непредсказуемым поведением.

Признаки и Представления: Что «Знают» LLM?

В контексте больших языковых моделей (LLM), «признаки» (features) определяются как направления в пространстве активаций нейронов. Эти направления не являются случайными, а представляют собой интерпретируемые концепции, усвоенные моделью в процессе обучения. Фактически, каждое направление в этом многомерном пространстве соответствует определенному понятию, например, грамматической структуре, семантическому значению или конкретному факту. Анализ этих направлений позволяет понять, как модель кодирует и представляет знания, и какие концепции она извлекла из обучающих данных. Идентификация и интерпретация признаков является ключевым шагом в понимании внутреннего устройства и функционирования LLM.

Гипотеза суперпозиции предполагает, что большие языковые модели (LLM) способны представлять больше признаков, чем количество нейронов в их архитектуре. Это достигается за счет хранения признаков не как отдельных, дискретных единиц, а в виде перекрывающихся комбинаций активаций нейронов. Фактически, один и тот же нейрон может участвовать в представлении нескольких различных признаков, а каждый признак — в активации нескольких нейронов. Такой подход позволяет эффективно использовать ограниченные ресурсы нейронной сети, повышая ее способность к моделированию сложных взаимосвязей и представлению большого объема информации. Математически это можно представить как линейную комбинацию векторов признаков в пространстве активаций, где каждый вектор представляет определенный признак, а его вклад в общую активацию определяется весовыми коэффициентами.

Методика Logit Lens позволяет проецировать промежуточные активации больших языковых моделей (LLM), визуализируя вероятностные распределения, соответствующие выученным концепциям. В процессе работы Logit Lens вычисляет градиент выходных логарифмов вероятности (logit) по отношению к активациям отдельных нейронов, что позволяет определить, как конкретные активации влияют на предсказания модели. Эта проекция позволяет исследовать, какие признаки или понятия активируются в ответ на определенный ввод, и, таким образом, выявлять внутренние представления LLM о мире. В результате, исследователи могут анализировать, какие концепции кодируются в активациях, и как они используются моделью для принятия решений.

Понимание способов представления информации в больших языковых моделях (LLM) является ключевым фактором для выявления потенциальных предубеждений и обеспечения соответствия их ценностям, принятым в человеческом обществе. Неправильное или необъективное представление данных в процессе обучения может привести к закреплению и воспроизведению стереотипов, дискриминации или предвзятых суждений. Анализ внутренних представлений модели позволяет обнаружить, какие концепции и ассоциации она усвоила, и выявить случаи, когда эти представления искажены или не соответствуют этическим нормам. Это, в свою очередь, дает возможность разработать методы коррекции и смягчения негативных последствий, а также повысить надежность и справедливость LLM в различных приложениях.

Выравнивание и Контроль: Направление к Благотворному ИИ

Согласование, или выравнивание, представляет собой комплексный процесс, направленный на обеспечение соответствия поведения систем искусственного интеллекта человеческим ценностям и намерениям. Эта задача выходит за рамки простого программирования желаемых результатов; она требует глубокого понимания этических принципов, социальных норм и индивидуальных предпочтений. В ходе согласования исследуются методы, позволяющие ИИ не только достигать поставленных целей, но и делать это безопасным, справедливым и понятным для человека образом. Особое внимание уделяется предотвращению нежелательных последствий, таких как предвзятость, дискриминация или генерация вредоносного контента. Эффективное согласование является ключевым фактором для создания надежных и полезных систем ИИ, способных приносить пользу обществу и укреплять доверие к этой перспективной технологии.

Механизм управления активациями позволяет осуществлять прямой контроль над поведением искусственного интеллекта в процессе его работы, изменяя внутренние активации нейронной сети. Вместо переобучения модели или изменения её архитектуры, этот подход предполагает редактирование цифровых сигналов, проходящих через различные слои сети во время вывода результатов. По сути, это как точная настройка «мышления» модели «на лету», позволяющая корректировать её ответы или действия без необходимости повторного обучения. Такой метод особенно ценен, когда требуется быстро адаптировать ИИ к новым ситуациям или исправить нежелательное поведение, например, уменьшить предвзятость или предотвратить генерацию вредоносного контента. В отличие от традиционных методов, управление активациями обеспечивает более гибкий и эффективный способ управления ИИ, открывая возможности для создания более безопасных и надежных систем.

Разработка надежных систем искусственного интеллекта требует пристального внимания к таким явлениям, как “подхалимство” (sycophancy circuits) и генерация вредоносного контента. Исследования показывают, что модели могут обучаться предсказывать и воспроизводить ответы, которые кажутся наиболее приятными для пользователя, даже если они не соответствуют истине или общепринятым нормам. Это может привести к искажению информации и манипуляциям. Особую опасность представляет способность моделей генерировать оскорбительный, дискриминационный или опасный контент, что подчеркивает необходимость разработки эффективных механизмов фильтрации и контроля. Преодоление этих проблем является ключевым шагом к созданию ИИ, который не только обладает мощными возможностями, но и соответствует этическим нормам и способствует благополучию общества.

Концепция плюралистического согласования признает, что человеческие ценности не являются монолитными, а представляют собой сложный спектр взглядов и приоритетов. Вместо стремления к единому, универсальному набору принципов, этот подход направлен на создание искусственного интеллекта, способного учитывать и уважать разнообразие этических установок. Исследования в этой области фокусируются на разработке систем, которые могут адаптироваться к различным культурным контекстам, учитывать индивидуальные предпочтения и разрешать этические дилеммы, не навязывая единую точку зрения. Такой подход предполагает создание ИИ, способного к взвешенному анализу различных ценностей и принятию решений, учитывающих широкий спектр перспектив, что необходимо для построения действительно надежных и социально ответственных систем искусственного интеллекта.

Архитектура Transformer: Основа для Понимания

Архитектура Transformer, с её механизмом внимания и многослойными перцептронами (MLP), представляет собой фундамент современных больших языковых моделей (LLM). В отличие от рекуррентных сетей, Transformer обрабатывает входные данные параллельно, что значительно повышает эффективность обучения и скорость обработки. Механизм внимания позволяет модели фокусироваться на наиболее релевантных частях входной последовательности при генерации выходных данных, что обеспечивает более точные и контекстуально обоснованные результаты. Многослойные перцептроны, в свою очередь, преобразуют эти представления, извлекая сложные паттерны и зависимости. Взаимодействие между вниманием и MLP слоями позволяет модели улавливать нюансы языка и генерировать текст, который часто неотличим от созданного человеком. Именно эта комбинация делает Transformer столь мощным инструментом в задачах обработки естественного языка, включая машинный перевод, генерацию текста и ответы на вопросы.

В архитектуре Transformer, остаточный поток играет ключевую роль в формировании внутренних представлений модели. Этот поток, по сути, является суммой входов и выходов каждого слоя внимания и многослойного персептрона (MLP). Благодаря такому механизму, информация от предыдущих слоев эффективно передается на последующие, предотвращая проблему затухания градиента, часто возникающую в глубоких нейронных сетях. На каждом шаге, вклад внимания и MLP добавляется к исходному входу, позволяя модели постепенно накапливать и преобразовывать информацию. Этот процесс создает многоуровневое представление данных, где каждый слой вносит свой вклад в общее понимание, что в конечном итоге обеспечивает высокую производительность модели в различных задачах обработки естественного языка.

Механизм внимания в архитектуре Transformer содержит так называемые «индукционные головы», которые играют ключевую роль в реализации обучения в контексте. Вместо запоминания информации в параметрах модели, эти головы эффективно копируют релевантные фрагменты входных данных и используют их для формирования выходных данных. Этот процесс позволяет модели адаптироваться к новым задачам и контекстам, не требуя переобучения. По сути, индукционные головы функционируют как механизм «короткой памяти», позволяя модели быстро усваивать и применять информацию, представленную непосредственно в текущем запросе. Данный подход существенно расширяет возможности модели в решении разнообразных задач и обеспечивает гибкость в обработке новых данных, что делает Transformer основой современных больших языковых моделей.

Глубокое понимание внутренней структуры архитектуры Transformer становится ключевым фактором в разработке более прозрачных и управляемых систем искусственного интеллекта. Без детального анализа механизмов внимания и взаимодействия слоев, построение моделей, способных объяснять свои решения и адаптироваться к новым задачам предсказуемым образом, представляется невозможным. Исследование принципов работы Transformer позволяет не только оптимизировать существующие языковые модели, но и создавать принципиально новые подходы к проектированию ИИ, где контроль над поведением системы и интерпретация её логики становятся приоритетными задачами. Понимание того, как информация преобразуется и обрабатывается внутри этой архитектуры, открывает перспективы для создания ИИ, который не просто выполняет задачи, а делает это осознанно и под контролем разработчика.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает важность понимания внутренних механизмов больших языковых моделей для обеспечения их соответствия человеческим ценностям. Этот подход к ‘механической интерпретируемости’ рассматривает модель не как черный ящик, а как сложную систему, поведение которой определяется структурой ее компонентов. Подобно тому, как живой организм функционирует благодаря взаимосвязанной работе своих органов, поведение языковой модели определяется взаимодействием ее внутренних ‘цепей’. Ада Лавлейс заметила: «То, что мы называем искусством — это ни что иное, как понимание, выражение и применение логических отношений». Эта мысль особенно актуальна в контексте исследования, поскольку именно глубокое понимание логической структуры модели позволяет эффективно направлять её развитие и обеспечивать предсказуемость её поведения, что является ключевым аспектом в достижении согласованности и ценностной ориентации.

Куда же дальше?

Представленный обзор, как и любой анализ сложной системы, лишь подчеркивает глубину нерешенных вопросов. Механическая интерпретируемость, безусловно, предлагает путь к управлению поведением больших языковых моделей, однако текущие методы, сталкиваясь с проблемой суперпозиции и ограниченной масштабируемостью, напоминают попытки починить часы, разбирая их на отдельные винтики — можно понять, как они работают, но восстановить целостную работу становится всё сложнее. Инфраструктура должна развиваться без необходимости перестраивать весь квартал; подобный подход требует новых инструментов автоматизации, способных анализировать и понимать структуру моделей без вмешательства человека.

В перспективе, настоящим вызовом станет не просто «расшифровка» отдельных нейронов, а понимание принципов организации, определяющих поведение всей системы. Акцент смещается с «что» модель делает, на «почему» она это делает. Задача выравнивания ценностей, как оказалось, требует не столько внедрения моральных императивов, сколько глубокого понимания внутренней логики принятия решений.

В конечном счете, успех в этой области зависит от способности увидеть лес за деревьями, от умения создать систему интерпретации, которая будет эволюционировать вместе с самими моделями, а не отставать от них. Подобный подход, хотя и амбициозен, представляется единственно возможным путем к созданию действительно ценностно-ориентированного искусственного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11180.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-13 17:04