LLM’lerin İçsel Süreçlerinin Güvenilirliği
Yeni yayınlanan araştırmalara göre, LLM içsel süreçler hakkında açıklama yapmakta son derece güvenilmez bir kapasiteye sahip. Eğer bir LLM’ye kendi akıl yürütme sürecini açıklaması sorulursa, bu model çoğu zaman eğitim verilerinden elde ettiği metinlere dayanarak yalnızca makul bir açıklama üretmektedir. Bu durum, LLM’lerin gerçek düşünce süreçlerini ortaya koyma yeteneğinin sorgulanmasına neden oluyor. Anthropic, bu konuyla ilgili önceki çalışmalarını genişleterek, LLM’lerin bu süreçlere yönelik gerçek “içsel farkındalıklarını” ölçmeyi amaçlayan yeni bir çalışma gerçekleştirmiştir.
İçsel Süreçlerin Anlaşılması
Anthropic’in “Emergent Introspective Awareness in Large Language Models” adlı araştırması, LLM’lerin yapay nöronları tarafından temsil edilen mekanik düşünce süreçlerini, bu süreçleri temsil eden basit metin çıktılarından ayırmak için çeşitli ilginç yöntemler kullanmaktadır. Ancak araştırmanın sonuçları, mevcut AI modellerinin kendi iç işleyişlerini açıklamada ‘son derece güvenilmez’ olduğunu ve ‘iç değerlendirmedeki hataların norm olmaya devam ettiğini’ ortaya koymaktadır.
LLM İçsel Süreçler ve Konsept Enjeksiyonu
Anthropic’in yeni araştırması, “konsept enjeksiyonu” adını verdiği bir süreç üzerine odaklanıyor. Bu yöntem, modelin iç aktivasyon durumlarını, hem bir kontrol istemi hem de bir deneysel istemle karşılaştırarak başlar. Örneğin, “BÜYÜK HARFLER” isteminin, aynı istemin küçük harflerle yazılmış hali karşısındaki etkileri belirlenir. Bu iç aktivasyonlardaki farkların hesaplanması, Anthropic’in LLM’nin iç durumundaki bu konsepti temsil eden bir “vektör” oluşturmasını sağlar. Ancak, bu yöntemin bile LLM içsel süreçler konusundaki güvenilirliğini arttırması beklenmemektedir.
Sonuç olarak, LLM içsel süreçler hakkında güvenilir bilgi üretimi hala karmaşık bir sorundur ve bu alan üzerinde daha fazla araştırma yapılması gerekmektedir.
Kaynak: Ars Technica