“Es ist ein spannende Fortschritte – sagt David Bau, Professor an der Northeastern University, der sich mit KI beschäftigt, über die neue OpenAI-Forschung –. Als Branche müssen wir lernen, diese großen Muster viel besser zu verstehen und zu untersuchen“.
Laut Bau besteht die Hauptinnovation des OpenAI-Teams darin, a zu zeigen effizienteste Weg, ein kleines neuronales Netzwerk aufzubauen Dies kann verwendet werden, um die Komponenten eines größeren Systems zu verstehen. Der Lehrer fügt jedoch hinzu, dass die Technik perfektioniert werden muss, um zuverlässiger zu werden: „Es bleibt noch viel zu tun, um diese Methoden anzuwenden und vollständig verständliche Erklärungen zu erhalten“, Er sagt.
Bau ist Teil eines von der US-Regierung finanzierten Projekts namens National Deep Inference Fabric, das akademischen Forschern Cloud-Computing-Ressourcen zur Verfügung stellen wird, damit sie besonders leistungsstarke KI-Modelle testen können. “Wir müssen verstehen, wie Stellen Sie sicher, dass auch Wissenschaftler, die nicht in großen Unternehmen arbeiten, diese Arbeit leisten können“, kommentiert Woof.
In ihrem Artikel erkennen die OpenAI-Forscher an, dass es notwendig ist, weiter an der Verbesserung der neuen Methode zu arbeiten, hoffen jedoch, dass dies zur Entwicklung von führen kann Praktische Methoden zur Steuerung von KI-Modellen. “Wir hoffen, dass die Interpretierbarkeit uns eines Tages neue Denkansätze für die Sicherheit und Robustheit von Modellen bietet und dass sie unser Vertrauen in leistungsstarke KI-Modelle erheblich stärkt, indem sie starke Garantien für deren Verhalten bietet“, heißt es in dem Dokument.
Dieser Artikel erschien ursprünglich auf Wired US
