การแสดงภาพกระบวนการคิดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( LLM ) ได้จุดประเด็นการถกเถียงอย่างเข้มข้นในชุมชนเทคนิค หลังจากการเปิดตัวโครงการที่พยายามจะทำแผนผังลำดับความคิดของ R1 โดยใช้การฝังข้อความและเทคนิคการลดมิติ
 |
|---|
| หน้าที่เก็บโค้ดบน GitHub ที่แสดงโครงการ " Frames of Mind: Animating R1's Thoughts " ซึ่งพยายามแสดงภาพการคิดของ LLM |
แนวทางการแสดงภาพ
โครงการนี้มีเป้าหมายที่จะแสดงภาพการคิดของ LLM โดยการแปลงลำดับความคิดให้เป็นการฝังข้อความโดยใช้ API ของ OpenAI จากนั้นนำมาพล็อตเป็นลำดับด้วย t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) แม้จะเป็นแนวทางที่สร้างสรรค์ แต่วิธีการนี้ได้รับทั้งความสนใจและความสงสัยจากชุมชนเทคนิค โดยเฉพาะในแง่ของระเบียบวิธีและคุณค่าในการตีความ
เทคนิคการแสดงผลข้อมูลที่กล่าวถึง:
- t-SNE (การฝังเพื่อนบ้านแบบสโตคาสติกแบบกระจายตัวที)
- PCA (การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก)
- UMAP (การประมาณและการฉายภาพแมนิโฟลด์แบบสม่ำเสมอ)
- การวัดความคล้ายคลึงด้วยค่าโคไซน์
ข้อจำกัดทางเทคนิคและข้อกังวล
ประเด็นสำคัญของการอภิปรายมุ่งเน้นไปที่ข้อจำกัดพื้นฐานของการใช้การฝังข้อความและการลดมิติเพื่อจุดประสงค์นี้ การใช้ความคล้ายคลึงแบบโคไซน์และ t-SNE เป็นประเด็นที่มีการโต้แย้งมาก โดยผู้เชี่ยวชาญชี้ให้เห็นว่าระยะห่างใน t-SNE ไม่จำเป็นต้องให้ข้อมูลที่มีความหมายเกี่ยวกับความสัมพันธ์ที่แท้จริงระหว่างความคิด
ความสัมพันธ์ระหว่างการแสดงแบบจำลองภายในในพื้นที่แฝงและการฝังของ CoT ที่ถูกบีบอัดด้วยโมเดลการฝังข้อความนั้นมีความเกี่ยวข้องกันน้อยมาก จากนั้นเรานำสิ่งนี้มาแมปไปยังพื้นที่ 2 มิติ ซึ่งแทบจะไม่สามารถจับความหมายและมิติดั้งเดิมได้เลย
แนวทางทางเลือก
สมาชิกในชุมชนหลายคนได้เสนอวิธีการทางเลือกสำหรับการทำความเข้าใจกระบวนการคิดของ LLM แนวทางหนึ่งที่ถูกเสนอคือการวิเคราะห์การแสดงผลภายในของโมเดลเอง โดยมุ่งเน้นที่การทำงานของเลเยอร์และพฤติกรรมของนิวรอน บางคนเสนอว่า LLM อาจคิดในพื้นที่ที่เป็นนามธรรมมากกว่าก่อนที่จะแปลงเป็นภาษา ทำให้การศึกษาพื้นที่แฝงภายในมีความเกี่ยวข้องมากกว่าการฝังข้อความ
การประยุกต์ใช้งานจริง
แม้จะมีความสงสัย แต่บางคนเห็นศักยภาพในการประยุกต์ใช้งานแนวทางการแสดงภาพนี้ ข้อเสนอที่น่าสนใจอย่างหนึ่งคือการใช้เทคนิคที่คล้ายกันในการสร้างภาพกราฟิกแสดงการโหลดสำหรับโมเดลการให้เหตุผล เพื่อให้ผู้ใช้เห็นการแสดงผลแบบภาพของสถานะการประมวลผลของโมเดล นอกจากนี้ นักวิจัยบางคนกำลังศึกษาการแปลงลำดับความคิดให้เป็นกราฟ/ต้นไม้ของความคิด ซึ่งนำเสนอวิธีการทางเลือกในการแสดงภาพเส้นทางการให้เหตุผลของ LLM
การถกเถียงนี้ชี้ให้เห็นคำถามที่กว้างขึ้นในเรื่องการตีความ AI: เราจะแสดงภาพและทำความเข้าใจกระบวนการภายในของโมเดลภาษาได้อย่างมีความหมายได้อย่างไร? แม้ว่าแนวทางนี้อาจมีข้อจำกัด แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญในความพยายามอย่างต่อเนื่องที่จะทำให้ระบบ AI มีความโปร่งใสและสามารถตีความได้มากขึ้น
คำศัพท์เทคนิค:
- t-SNE: อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการแสดงภาพที่แปลงข้อมูลหลายมิติให้เป็นสองหรือสามมิติ
- Embeddings: การแสดงข้อความในรูปแบบเวกเตอร์ที่จับความหมายทางความหมาย
- Cosine similarity: การวัดความคล้ายคลึงระหว่างเวกเตอร์สองตัวโดยอิงจากโคไซน์ของมุมระหว่างเวกเตอร์