Visualisasi proses pemikiran Model Bahasa Besar ( LLM ) telah mencetuskan perdebatan hangat dalam komuniti teknikal, berikutan pelancaran projek yang cuba memetakan rantaian pemikiran R1 menggunakan pembenaman teks dan teknik pengurangan dimensi.
 |
|---|
| Halaman repositori GitHub yang mempamerkan projek " Frames of Mind: Animating R1's Thoughts " yang cuba memvisualisasikan pemikiran LLM |
Pendekatan Visualisasi
Projek ini bertujuan untuk menggambarkan pemikiran LLM dengan menukar rantaian pemikiran kepada pembenaman menggunakan API OpenAI , kemudian memplotkannya secara berurutan menggunakan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding). Walaupun inovatif dalam pendekatannya, kaedah ini telah menarik minat dan skeptisisme daripada komuniti teknikal, terutamanya mengenai metodologi dan nilai interpretatifnya.
Teknik Visualisasi yang Dibincangkan:
- t-SNE ( t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding )
- PCA ( Principal Component Analysis )
- UMAP ( Uniform Manifold Approximation and Projection )
- Pengukuran persamaan kosinus
Batasan dan Kebimbangan Teknikal
Sebahagian besar perbincangan tertumpu pada batasan asas penggunaan pembenaman dan pengurangan dimensi untuk tujuan ini. Penggunaan persamaan kosinus dan t-SNE telah menjadi isu kontroversi, dengan pakar-pakar menunjukkan bahawa jarak dalam t-SNE tidak semestinya membawa maklumat bermakna tentang hubungan sebenar antara pemikiran.
Hubungan antara perwakilan model dalaman dalam ruang latennya dan pembenaman CoT yang dimampatkan dengan model pembenaman teks adalah, lebih kurang, minimal. Kemudian kita mengambil ini dan memetakannya ke ruang 2D, yang hampir tidak menangkap apa-apa daripada dimensi dan makna asal.
Pendekatan Alternatif
Beberapa ahli komuniti telah mencadangkan kaedah alternatif untuk memahami proses pemikiran LLM. Satu pendekatan yang dicadangkan melibatkan analisis perwakilan dalaman dalam model itu sendiri, dengan memberi tumpuan kepada pengaktifan lapisan dan tingkah laku neuron. Yang lain mencadangkan bahawa LLM mungkin berfikir dalam ruang yang lebih abstrak sebelum menterjemah kepada bahasa, menjadikan kajian ruang laten dalaman lebih relevan berbanding pembenaman teks.
Aplikasi Praktikal
Walaupun terdapat skeptisisme, sesetengah pihak melihat potensi aplikasi praktikal untuk pendekatan visualisasi ini. Satu cadangan menarik melibatkan penggunaan teknik serupa untuk mencipta grafik pemuatan dinamik untuk model penaakulan, memberikan pengguna perwakilan visual status pemprosesan model. Selain itu, sesetengah penyelidik sedang meneroka penukaran Rantaian Pemikiran kepada Graf/Pokok Pemikiran, menawarkan cara alternatif untuk menggambarkan laluan penaakulan LLM.
Perdebatan ini menyerlahkan persoalan yang lebih luas dalam kebolehinterpretasi AI: bagaimana kita boleh menggambarkan dan memahami proses dalaman model bahasa secara bermakna? Walaupun pendekatan ini mungkin mempunyai batasan, ia mewakili langkah penting dalam usaha berterusan untuk menjadikan sistem AI lebih telus dan boleh diinterpretasi.
Istilah Teknikal:
- t-SNE: Algoritma pembelajaran mesin untuk visualisasi yang menukar data berdimensi tinggi kepada dua atau tiga dimensi
- Pembenaman: Perwakilan vektor teks yang menangkap makna semantik
- Persamaan kosinus: Ukuran persamaan antara dua vektor berdasarkan kosinus sudut antara keduanya