主要观点总结
Chris Olah 在与 Lex Fridman 和 Ant hropic CEO Dario Amodei 的对话中，讨论了机制可解释性在人工神经网络中的应用，包括其目标、训练模型的过程、研究中的普遍性和叠加性，以及模型的可扩展性和安全性。Chris 提到，机制可解释性研究的目标是逆向编程神经网络的权重，以找出模型运行的具体算法，而不是仅仅关注神经网络的输入和输出。此外，他还讨论了特征、电路和普遍性的概念，以及叠加假设和神经网络中的多语义性。Chris 还提到了单义性特征的重要性，并探讨了如何将可解释性扩展到更大的模型上，以及如何将稀疏自编码器应用于大型模型。他还讨论了模型的可扩展性和自动化可解释性的可能性，以及未来研究方向的挑战。
关键观点总结
关键观点1: 机制可解释性的目标
逆向编程神经网络的权重，以找出模型运行的具体算法，而不是仅仅关注神经网络的输入和输出。
关键观点2: 训练模型的过程
设计神经网络的架构，并设定损失目标，神经网络会不断生长并受到这些目标的引导。
关键观点3: 研究中的普遍性和叠加性
普遍性和叠加性为理解神经网络提供了重要的概念，有助于区分机制可解释性与其他研究领域，并揭示神经网络内部的工作机制。
关键观点4: 模型的可扩展性和安全性
随着模型规模的扩大，研究可解释性是否存在某种 scaling law，以及如何确保 AI 系统的可控性和安全性。
关键观点5: 单义性特征的重要性
单义性特征使得研究者能够独立思考神经网络的不同部分，避免考虑所有可能的组合。
关键观点6: 未来研究方向的挑战
如何在更高的位阶上理解人工神经网络，以及如何在微观与宏观之间建立联系，同时克服 superstition 带来的挑战。
文章预览
编译：Chris 在 Lex Fridman 和 Ant hropic CEO Dario Amode i 的对谈中 ，Dario 提到 今天 LLM 还有很多领域值得探索，“与其探索新的架构，不如去研究 可解释性”。 本篇内容就是 联 合创始人 Chris Olah 对 Ant hropic 在机制可解释性的 详细阐述： • 机制可解释性研究的目标是通过对神经网络的 weights 进行逆向编程找出“模型运行的具体算法是什么”，而不只是关注神经网络的输入和输出， • 训练模型更像是培育植物而不是传统软件工程中的编程， • scaling law 同样存在于机制可解释性上， • 我们今天观察到的机制可解释性可能只是某个更大、更稀疏的网络的“投影”； …… Chris Olah 过去 10 年里一直专注在机制可解释性领域的研究上，在参与创立 Anthropic 之前，他在 Google Brain和 OpenAI 期间也一直以 机制可解释性作为 工作焦点。 作为和 OpenAI 齐
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