feature 조절을 통한 LLM 변경 - Mapping the Mind of a Large Language Model - 리뷰

흥미로운 주제가 하나 던져져서,,, 

자료 조사 조금 더 해보고 진행해 보겠습니다.

https://www.anthropic.com/news/mapping-mind-language-model

Mapping the Mind of a Large Language Model

 

 

1. 서론 (Introduction)

• 목적: 이 브리핑의 목적은 AI 모델, 특히 대형 언어 모델(LLMs)의 해석 가능성을 높이기 위한 정책과 접근법을 제안하는 것입니다.
• 중요성: AI 시스템의 투명성은 안전성 및 책임성과 직접적으로 연결되며, AI의 예측 및 결정이 어떻게 이루어지는지 이해하는 데 중요합니다.

2. 해석 가능성의 중요성 (Importance of Interpretability)

• 안전성: 해석 가능한 모델은 예상치 못한 행동을 조기에 감지하고 대응할 수 있어 안전성을 높입니다.
• 책임성: 모델의 결정을 이해하고 설명할 수 있는 능력은 책임 있는 AI 사용을 보장합니다.
• 신뢰성: 사용자가 AI 시스템을 신뢰하기 위해서는 시스템의 작동 원리를 이해할 수 있어야 합니다.

3. 현재의 한계 (Current Limitations)

• 복잡성: 현대의 AI 모델, 특히 대형 언어 모델은 매우 복잡하여 내부 작동 원리를 이해하기 어렵습니다.
• 불투명성: 모델이 사용하는 데이터 및 결정 과정이 불투명하여 해석이 어렵습니다.
• 비선형성: AI 모델은 종종 비선형적이며, 이는 해석 가능성을 추가로 저해합니다.

4. 해석 가능성을 높이기 위한 접근법 (Approaches to Improve Interpretability)

• 모델 단순화: 모델을 단순화하거나, 더 작고 이해하기 쉬운 구성 요소로 분해합니다.
• 가시화 도구: 모델의 내부 상태와 작동 과정을 시각화하여 이해를 돕습니다.
• 사후 분석: 모델이 내린 결정에 대한 사후 분석을 통해 결정의 원인을 역추적합니다.

5. 정책 권장사항 (Policy Recommendations)

• 표준화: AI 해석 가능성에 대한 표준화된 지침을 마련합니다.
• 투명성 요구사항: AI 시스템을 설계, 개발, 운영할 때 투명성을 강화하는 규정을 도입합니다.
• 연구 지원: 해석 가능성 연구를 지원하고 장려합니다.
• 교육 및 훈련: AI 개발자와 사용자를 대상으로 해석 가능성의 중요성을 교육합니다.

6. 결론 (Conclusion)

• 핵심 메시지: 해석 가능성은 AI 시스템의 안전성, 책임성, 신뢰성을 보장하는 데 필수적입니다.
• 미래 전망: 향후 연구와 정책 개발을 통해 AI 시스템의 해석 가능성을 지속적으로 개선해야 합니다.

이 문서는 AI 시스템의 해석 가능성을 높이기 위한 종합적인 접근법과 정책 권장사항을 제시하고 있으며, 이를 통해 AI 기술의 안전하고 책임 있는 사용을 촉진하고자 합니다.

 

 

Anthropic Interpretability Policy Brief 요약 및 분석

요약

Anthropic Interpretability Policy Brief는 인공지능(AI) 모델, 특히 대형 언어 모델(LLMs)의 해석 가능성을 높이기 위한 정책과 접근법을 제안하는 문서입니다. 이 문서는 AI 시스템의 투명성, 안전성, 책임성을 강화하는 것을 목표로 하며, 해석 가능성의 중요성과 이를 달성하기 위한 다양한 전략을 논의합니다.

중요한 점

1. 해석 가능성의 중요성: AI 시스템의 투명성과 이해 가능성은 그 시스템의 안전성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 모델의 결정을 이해할 수 있으면 예상치 못한 행동을 조기에 감지하고 대응할 수 있습니다.
2. 현재의 한계: 현대 AI 모델의 복잡성과 불투명성은 해석 가능성을 저해합니다. 특히 대형 언어 모델은 비선형적 특성으로 인해 내부 작동 원리를 이해하기 어렵습니다.
3. 해석 가능성을 높이기 위한 접근법: 모델 단순화, 가시화 도구 사용, 사후 분석 등의 방법을 통해 모델의 내부 상태와 작동 과정을 이해하려는 노력이 중요합니다.
4. 정책 권장사항: 해석 가능성에 대한 표준화된 지침 마련, 투명성 요구사항 도입, 해석 가능성 연구 지원, 교육 및 훈련 등의 정책 권장사항을 제시합니다.

해결하려는 문제

1. 투명성 부족: AI 시스템의 결정 과정이 불투명하여 사용자나 개발자가 그 과정을 이해하기 어렵습니다. 이는 시스템의 신뢰성과 안전성에 문제를 야기할 수 있습니다.
2. 안전성 문제: 해석 불가능한 모델은 예상치 못한 행동을 보일 수 있으며, 이는 안전성 문제로 이어질 수 있습니다.
3. 책임성 문제: AI 모델의 결정을 이해하고 설명할 수 있는 능력이 부족하면, 그 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하기 어렵습니다.

세부 내용

1. 해석 가능성의 중요성
   • 안전성: 해석 가능한 모델은 예상치 못한 행동을 조기에 감지하고 대응할 수 있어, 안전성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
   • 책임성: 모델의 결정을 이해하고 설명할 수 있는 능력은 AI 사용의 책임성을 보장합니다.
   • 신뢰성: 사용자가 AI 시스템을 신뢰하려면, 시스템의 작동 원리를 이해할 수 있어야 합니다.
2. 현재의 한계
   • 복잡성: 대형 언어 모델과 같은 현대 AI 시스템은 매우 복잡하여 그 내부 작동 원리를 이해하기 어렵습니다.
   • 불투명성: 모델이 사용하는 데이터와 결정 과정이 불투명하여 해석이 어렵습니다.
   • 비선형성: AI 모델은 종종 비선형적 특성을 가지며, 이는 해석 가능성을 추가로 저해합니다.
3. 해석 가능성을 높이기 위한 접근법
   • 모델 단순화: 모델을 단순화하거나 더 작고 이해하기 쉬운 구성 요소로 분해하여 해석 가능성을 높입니다.
   • 가시화 도구 사용: 모델의 내부 상태와 작동 과정을 시각화하여 이해를 돕습니다.
   • 사후 분석: 모델이 내린 결정에 대한 사후 분석을 통해 결정의 원인을 역추적합니다.
4. 정책 권장사항
   • 표준화: AI 해석 가능성에 대한 표준화된 지침을 마련합니다.
   • 투명성 요구사항: AI 시스템을 설계, 개발, 운영할 때 투명성을 강화하는 규정을 도입합니다.
   • 연구 지원: 해석 가능성 연구를 지원하고 장려합니다.
   • 교육 및 훈련: AI 개발자와 사용자를 대상으로 해석 가능성의 중요성을 교육합니다.

결론

이 브리핑은 AI 시스템의 해석 가능성을 높이기 위한 종합적인 접근법과 정책 권장사항을 제시합니다. 이를 통해 AI 기술의 안전하고 책임 있는 사용을 촉진하고자 하며, AI 시스템이 더 투명하고 이해하기 쉬운 방향으로 발전하는 것을 목표로 합니다.

이 문서가 다루는 내용과 제안하는 접근법은 AI 시스템의 투명성, 안전성, 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이와 같은 정책과 연구 지원은 미래의 AI 기술 발전에 있어 필수적인 요소로 작용할 것입니다.

 

해석 가능한 인공지능: Anthropic Interpretability Policy Brief의 주요 내용과 의의

최근 인공지능(AI)의 발전 속도는 그야말로 눈부십니다. 특히 대형 언어 모델(LLMs)의 등장으로 우리는 다양한 언어 및 멀티모달 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 그러나 이와 같은 고도화된 AI 시스템은 그 내부 작동 원리를 이해하기 어려워 '블랙박스'라는 비판을 받고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자, 최근 발표된 "Anthropic Interpretability Policy Brief"는 AI 모델의 해석 가능성을 높이기 위한 다양한 정책과 접근법을 제안합니다. 이번 블로그 글에서는 해당 문서의 주요 내용과 그 의의를 살펴보겠습니다.

해석 가능성의 중요성

AI 시스템의 해석 가능성은 단순히 기술적인 문제가 아닙니다. 이는 시스템의 안전성과 신뢰성, 그리고 사회적 책임성과도 직결되는 중요한 문제입니다. 해석 가능한 AI는 예측 가능한 행동을 보이며, 예상치 못한 결과를 초래할 가능성이 적습니다. 예를 들어, AI 시스템이 왜 특정한 결정을 내렸는지 이해할 수 있다면, 그 결정이 오류로 이어지지 않도록 조기에 수정할 수 있습니다. 이는 특히 의료, 금융 등 높은 수준의 신뢰성과 안전성이 요구되는 분야에서 매우 중요한 요소입니다.

현재의 한계

현대 AI 모델, 특히 대형 언어 모델은 그 복잡성과 불투명성으로 인해 해석 가능성이 낮습니다. 이러한 모델들은 수백만 개의 파라미터를 포함하고 있으며, 비선형적 특성을 지니고 있어 내부 작동 원리를 이해하기가 매우 어렵습니다. 이는 AI 시스템의 예측이나 결정을 신뢰할 수 있는지 여부를 판단하기 어렵게 만듭니다. 따라서 AI의 투명성과 이해 가능성을 높이기 위한 노력이 필요합니다.

해석 가능성을 높이기 위한 접근법

"Anthropic Interpretability Policy Brief"는 AI 모델의 해석 가능성을 높이기 위한 다양한 접근법을 제안합니다. 먼저, 모델을 단순화하거나 더 작고 이해하기 쉬운 구성 요소로 분해하는 방법이 있습니다. 이는 모델의 작동 원리를 보다 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 또한, 모델의 내부 상태와 작동 과정을 시각화하는 도구를 사용하는 것도 좋은 방법입니다. 이를 통해 우리는 모델이 어떤 과정을 통해 결정을 내렸는지 시각적으로 확인할 수 있습니다.

또한, 사후 분석을 통해 모델이 내린 결정의 원인을 역추적하는 방법도 제안됩니다. 예를 들어, 특정 질문에 대해 AI가 어떻게 반응했는지를 분석함으로써, 모델이 그 반응을 내리기 위해 어떤 특징(feature)을 사용했는지를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 AI의 해석 가능성을 높이고, 더 나아가 모델의 개선 방향을 설정할 수 있습니다.

정책 권장사항

문서는 해석 가능성을 높이기 위한 정책 권장사항도 제시하고 있습니다. 첫째, AI 해석 가능성에 대한 표준화된 지침을 마련해야 합니다. 이를 통해 모든 AI 시스템이 일정 수준 이상의 투명성과 이해 가능성을 제공할 수 있도록 해야 합니다. 둘째, AI 시스템을 설계, 개발, 운영할 때 투명성을 강화하는 규정을 도입해야 합니다. 셋째, 해석 가능성 연구를 지원하고 장려해야 합니다. 이를 통해 새로운 기술과 방법론을 개발하고, AI 해석 가능성의 수준을 지속적으로 높여 나갈 수 있습니다. 마지막으로, AI 개발자와 사용자를 대상으로 해석 가능성의 중요성을 교육해야 합니다. 이를 통해 AI 시스템의 안전하고 책임 있는 사용을 보장할 수 있습니다.

결론

"Anthropic Interpretability Policy Brief"는 AI 시스템의 해석 가능성을 높이기 위한 종합적인 접근법과 정책 권장사항을 제시합니다. 이를 통해 AI 기술의 안전하고 책임 있는 사용을 촉진하고자 하며, AI 시스템이 더 투명하고 이해하기 쉬운 방향으로 발전하는 것을 목표로 합니다. 이 문서가 제안하는 다양한 접근법과 정책은 AI 시스템의 투명성, 안전성, 신뢰성을 높이는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

해석 가능한 인공지능은 단순히 기술적인 발전을 의미하는 것이 아니라, 사회적 신뢰와 책임성을 담보할 수 있는 중요한 요소입니다. 이번 "Anthropic Interpretability Policy Brief"는 이러한 목표를 달성하기 위한 중요한 발걸음이 될 것입니다. 우리는 앞으로도 AI 기술이 더 나은 방향으로 발전할 수 있도록 지속적인 관심과 노력을 기울여야 할 것입니다.

골든 브릿지라는 피쳐를 강화시키고 질문이 들어오면 답변은 골든 브릿지와 연관이 있을 확률이 매우 높아진다. feature에 따른 모델의 반응을 알 수 있게 된 것이다.

여태까지 인공지능은 거의 블랙박스였다. input에 대한 출력은 나오는데 이 출력이 왜 나오는지 모르는 것이다. 이러한 이유 때문에 인공지능을 신뢰하지 못하고 있다. 하지만 클로드를 통해 모델이 광범위한 개념을 이해할 수 있다는 것이 분명해 졌고, 각 개념은 많은 뉴런에 걸쳐 표현되며, 각 뉴런은 많은 개념을 표현하는데 관여한다. 

AI 모델의 모든 feature는 뉴런의 조합으로 만들어지고, 내부 state는 feature들의 조합으로 만들어진다. 

활성화 패턴(activation pattern)에 나타나는 뉴런을 기반으로 기능간의 거리를 측정할 수 있다. 이를 통해 가까운 feature를 찾을 수 있게 되었다.

골든 브릿지 feature를 증폭시키면 모든 질문에 대한 답을 골든 브릿지로 내게 됐습니다. 또한 스캠 메일에 대한 보호 장치가 되어있는 모델은 스캠 메일을 요청하면 거부하지만 feature를 강화시키면 스캠 메일을 작성합니다. 사용자가 faeture를 수정할 순 없지만 이러한 작동 방식을 명확하게 알게 되었다.

이러한 방식을 통해 더 간편하게 안전한 AI를 만들 수 있게 되었다.

 

이 밑의 내용은 다음에 진행할 내용

https://transformer-circuits.pub/2024/scaling-monosemanticity/index.html

Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet

Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet

요약

최근 발표된 논문 "Scaling Monosemanticity: Extracting Interpretable Features from Claude 3 Sonnet"는 Anthropic에서 개발한 Claude 3 Sonnet 모델의 해석 가능성을 극대화하기 위한 연구입니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 단일 의미를 가지는 특징을 대량으로 추출하여 모델의 작동 원리를 더 명확히 이해하는 데 목적이 있습니다.

논문에서는 특히 '모노세만틱 피처(monosemantic features)'라는 개념을 소개합니다. 이는 단일한 의미를 가지는 피처로, 모델이 특정 질문에 대해 특정한 방식으로 반응하도록 만드는 것입니다. 연구팀은 Claude 3 Sonnet 모델에서 수백만 개의 이러한 피처를 추출해냈습니다. 이 피처들은 모델이 특정 맥락에서 어떻게 반응하는지 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

중요한 점

1. 모노세만틱 피처의 발견: 연구팀은 Claude 3 Sonnet 모델에서 수백만 개의 모노세만틱 피처를 발견했습니다. 이러한 피처는 모델이 특정한 질문이나 상황에 대해 일관되게 반응할 수 있게 합니다. 예를 들어, 공감 표현이나 비꼬는 칭찬과 같은 특정한 반응을 유도하는 피처들이 포함됩니다.
2. 해석 가능성 증대: 이러한 피처의 발견은 모델의 해석 가능성을 크게 높였습니다. 이제 연구자들은 모델이 특정한 입력에 대해 어떻게 반응할지를 더 잘 예측할 수 있게 되었습니다. 이는 모델의 투명성을 높이고, 신뢰성을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.
3. 응용 가능성: 모노세만틱 피처의 이해를 통해 다양한 응용 분야에서 모델의 활용도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇에서 사용자 문의에 대한 일관된 대응을 제공하거나, 교육용 도구에서 특정 학습 목표를 강화하는 데 활용될 수 있습니다.
4. 모델 개선: 이 연구는 모델의 성능을 개선하는 데도 기여할 수 있습니다. 모노세만틱 피처를 활용해 모델을 더 정밀하게 튜닝하고, 특정한 작업에서의 성능을 최적화할 수 있습니다.

해결한 문제

이 논문은 주로 다음과 같은 문제들을 해결하고자 합니다:

• LLM의 해석 가능성 부족: 기존의 대규모 언어 모델은 그 작동 원리가 불투명하여, 왜 특정한 방식으로 반응하는지 이해하기 어려웠습니다. 모노세만틱 피처의 발견을 통해 이러한 해석 가능성을 높였습니다.
• 특정 상황에서의 일관된 반응 유도: 모델이 특정 상황에서 일관되게 반응하도록 만드는 것은 어려운 문제였습니다. 이번 연구를 통해 모델이 특정한 질문이나 맥락에 대해 일관되게 반응할 수 있는 피처를 발견하고 이를 활용할 수 있게 되었습니다.
• 모델의 신뢰성 강화: 모델의 반응을 예측할 수 있게 됨으로써, 사용자는 모델의 답변을 더 신뢰할 수 있게 되었습니다. 이는 특히 민감한 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다.

이 연구는 대규모 언어 모델의 해석 가능성을 높이고, 이를 통해 다양한 응용 분야에서 모델의 활용도를 극대화하는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 연구의 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.