深度学习可解释性新进展！Claude团队利用字典学习分解大模型神经元

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原标题：深度学习可解释性新进展！Claude团队利用字典学习分解大模型神经元

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文章来源：夕小瑶科技说

内容字数：4791字

内容摘要：夕小瑶科技说 分享来源 | 量子位作者 | 丰色神经网络的不可解释性，一直是AI领域的“老大难”问题。但现在，我们似乎取得了一丝进展——ChatGPT最强竞对Claude背后的公司Anthropic，利用字典学习成功将大约500个神经元分解成了约4000个可解释特征。具体而言，神经元具有不可解释性，但经过这一分解，Anthropic发现每一个特征都代表了不同的含义，比如有的分管DNA序列，有的则表…

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作者简介：更快的AI前沿，更深的行业洞见。聚集25万AI应用开发者、算法工程师和研究人员。一线作者均来自清北、国外顶级AI实验室和互联网大厂，兼备媒体sense与技术深度。