近期，OpenAI再次迎来重大突破，发布了一篇关于GPT-4语言模型解析神经元对齐（alignment）的研究成果，即利用GPT-4开源工具，尝试去对GPT-2等大型语言模型的神经元行为进行解释评分，目标是使用AI来理解AI，OpenAI有望开辟一条研究人工智能可解释性的新道路！
AI学习AI
在GPT发展过程中，OpenAI遇到了很多可解释性问题，比如很难从GPT的输出中，检测模型是使用有偏见的数据，或者是否进行了欺骗性的回答，而可解释性就是为了通过观察模型内部过程，来发现更多的问题，从而对这些偏见和欺骗进行改善。
5月11日，OpenAI发布了一个关于GPT-4语言模型解析神经元的对齐性研究成果（Language models can explain neurons in language models），传统方法需要科研人员手动检查神经元，来确定这些神经元代表数据的哪些特征。
一旦扩大到数百或数千亿个参数的神经网络，就很难手动检查了，OpenAI提出了一个自动化的过程，可以使用GPT-4来生成神经元行为的自然语言解释并对其进行评分，并将其应用于另一种语言模型中的神经元。
GPT4解释GPT2
给定一个GPT2神经元，通过向GPT4显示相关文本序列，观测哪些特定神经元被频繁“激活”，从而得出其行为的解释。例如让GPT4阅读文本和激活情况，来判断漫威是否与电影、角色和娱乐有关。
OpenAI用GPT4模拟GPT2 的神经元接下来会做什么，预测行为，最后评估打分，对比GPT4模拟神经元和GPT2真实神经元的结果的准确度。
在上面这个例子中，GPT-4 的得分为0.34。通过这种方式，OpenAI正在利用GPT4对GPT2所有的307200个神经元进行解释，并开发可视化工具，未来同样会将工具开源，并公开这些模型分数。OpenAI希望这能开辟一条研究人工智能柯洁式性有前途的途径，从而让AI未来能达到比肩人类大脑的想法和行为！
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