مقاله "ما به طرز شگفت انگیزی کمی در مورد نحوه عملکرد مدل های زبانی هوش مصنوعی می دانیم" در مورد محدودیت های دانش ما در مورد نحوه عملکرد مدل های زبانی بزرگ AI (LLMs) بحث می کند. نویسنده، نیکولاس وولف، استدلال می کند که علیرغم موفقیت های قابل توجه LLM ها در وظایف مانند ترجمه، نوشتن و پاسخ به سوالات، ما هنوز نمی دانیم که چگونه آنها واقعاً کار می کنند.

وولف می نویسد که LLM ها اغلب به عنوان "صندوق سیاه" توصیف می شوند، زیرا عملکرد آنها به طور کامل درک نشده است. او می گوید که ما نمی دانیم که چگونه LLM ها زبان را پردازش می کنند، چگونه یاد می گیرند و چگونه می توانند اشتباه کنند. این عدم درک می تواند منجر به نگرانی هایی در مورد ایمنی و اخلاق LLM ها شود.

وولف توضیح می دهد که LLM ها با استفاده از یک تکنیک یادگیری ماشینی به نام یادگیری عمیق آموزش می بینند. یادگیری عمیق شامل استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی برای پردازش داده ها است. شبکه های عصبی مصنوعی از یک شبکه پیچیده از نود تشکیل شده اند که برای شبیه سازی نحوه عملکرد مغز انسان طراحی شده اند.

با این حال، شبکه های عصبی مصنوعی بسیار پیچیده هستند و می توان آنها را با داده های زیادی آموزش داد. این می تواند منجر به مدل های بسیار قدرتمندی شود که می توانند وظایف پیچیده را انجام دهند. با این حال، این همچنین می تواند منجر به مدل هایی شود که عملکرد آنها به طور کامل درک نشده است.

وولف استدلال می کند که ما باید برای درک نحوه عملکرد LLM ها تلاش کنیم. او می گوید که این امر برای اطمینان از ایمن و اخلاقی بودن این مدل ها ضروری است.

در اینجا برخی از نکات کلیدی مقاله آورده شده است:

LLM ها مدل های زبانی بزرگی هستند که می توانند وظایف پیچیده ای مانند ترجمه، نوشتن و پاسخ به سوالات را انجام دهند.
عملکرد LLM ها به طور کامل درک نشده است.
عدم درک می تواند منجر به نگرانی هایی در مورد ایمنی و اخلاق LLM ها شود.
ما باید برای درک نحوه عملکرد LLM ها تلاش کنیم.