Hur metakognitiva interventioner kan förbättra beslutsgången i stora språkmodeller (LLMs)

I dagens samhälle, där stora språkmodeller (LLMs) spelar en avgörande roll i många automatiserade beslutsprocesser, är det avgörande att förstå hur dessa modeller kan göras mer transparenta och ansvariga. En central aspekt av detta är att optimera deras förmåga att göra korrekta beslut genom att ingripa under inferensfasen. När man arbetar med sådana modeller är en av de mest intressanta möjligheterna att införa sparsamma beslutsgångar som gör det möjligt för LLMs att bli mer anpassningsbara och självkritiska i sin prediktion.

För att skapa en mer transparent väg för beslutsfattande under inferens, introduceras en metod där beslutsgången kan beskrivas genom en faktoriserad struktur. I denna struktur är parametrarna för en sparsam konvolutionsbaserad modell (SparseCBM) optimerade genom en enkel bakåtpass för den sammansatta förlustfunktionen. Denna metod gör det möjligt att definiera sparsitet genom en andra ordningens icke-strukturerad beskärning som appliceras på de stora modellerna.

En viktig del av denna metodik är hur den sparsiga strukturen av nätverket kan användas för att modifiera viktmasker och därmed påverka de beslut som modellen gör. Dessa viktmasker kan justeras för att bevara modellens precision och effektivitet, vilket gör att modellen kan "lära av sina misstag" under inferens utan att behöva genomgå fullständig träning. Genom att använda en osäkerhetsbaserad metod för att identifiera när en felaktig prediktion har gjorts, kan modellen genomgå en justering där parametrar med låg osäkerhet tas bort, medan de med hög osäkerhet förstärks.

En annan intressant aspekt av denna strategi är användningen av ett konceptspecifikt maskinlärningssystem, som gör det möjligt att aktivt styra vilka delar av modellen som används för att behandla specifika begrepp. Detta gör att modellen kan bli mer fokuserad och effektiv i sin bearbetning av texter, genom att optimera sin bearbetning av begrepp istället för att behandla all information på samma sätt. Genom att införa dynamiska aktiveringsmekanismer, där en särskild del av nätverket aktiveras för varje begrepp, kan man skapa en sparsammare och mer precis process.

Det som gör denna metod så kraftfull är inte bara dess förmåga att förbättra noggrannheten utan också att den skapar mer insikt i själva processen bakom modellens beslut. Genom att studera de parametrar som har störst inverkan på modellen kan vi bättre förstå varför vissa beslut tas, vilket ger en ökad förmåga att förklara och rätta till eventuella felaktigheter.

För att implementera sådana metakognitiva interventioner är det viktigt att förstå att modellen behöver ett slags självrättande mekanism som kan identifiera och agera på sina egna osäkerheter. Detta kan göras genom att använda en strategi som inte bara fokuserar på att justera enstaka parametrar utan snarare en hel kedja av beslut som gör att hela systemet kan anpassas och förbättras kontinuerligt. Det handlar om att skapa ett ekosystem av expertmoduler som arbetar tillsammans för att optimera hela beslutsprocessen, där varje expert är inriktad på ett specifikt begrepp och ansvarar för att hantera den relaterade informationen.

Det är också väsentligt att tänka på balansen mellan specialisering och allmänhet i modellen. Om för många experter aktiveras för samma begrepp eller om vissa delar av modellen ständigt överaktiveras kan det leda till att systemet blir ineffektivt eller repetitivt. För att förhindra detta införs mekanismer som säkerställer att representationen inte kollapsar genom att hindra modellen från att alltid välja samma expertmoduler för olika uppgifter.

För att verkligen kunna utnyttja potentialen i sparsamma och metakognitiva interventioner är det också avgörande att förstå hur dessa tekniker kan skalas upp för att hantera de komplexiteter som stora språkmodeller innebär. Det räcker inte att bara optimera enstaka parametrar; hela modellens struktur måste anpassas för att kunna hantera de enorma mängder data och de finstämda beslutsprocesserna som krävs för att uppnå pålitliga och förklarbara resultat.

Hur osäkerhetskvantifiering och förklarbar AI påverkar beslutsfattande och anpassning i AI-system

I områden där AI-system används för beslutsfattande under osäkra förhållanden, är osäkerhetskvantifiering en viktig aspekt för att förbättra systemens prestanda. Till exempel har forskare visat hur osäkerheter i medicinska modeller kan kvantifieras för att förbättra noggrannheten vid diagnostisering, eller hur osäkerheter kan användas för att optimera trafikprognoser genom att placera sensorer på strategiska platser i ett vägnät. Denna typ av osäkerhetsanalys är väsentlig för att göra AI-system mer robusta och anpassningsbara.

En annan viktig aspekt av metakognitiv AI är anpassningsförmåga under osäkra förhållanden. För att AI ska kunna fatta mer exakta beslut när den stöter på osäkerheter, krävs det att systemen kan anpassa sig och förändras i realtid. Forskning visar att olika metoder för att införliva osäkerhet i beslutsprocesser kan förbättra AI:s förmåga att hantera klimatförändringar eller autonoma körsystem, där osäkerhetskvantifiering av körförhållanden spelar en central roll för att förbättra körprestanda.

Däremot finns det vissa utmaningar som är förknippade med dessa metoder. En viktig begränsning är att många osäkerhetskvantifieringsmetoder enbart utnyttjar korrelationer i data utan att ta hänsyn till kausala samband. Detta är problematiskt, eftersom förmågan att förstå och dra slutsatser från AI-modeller är begränsad om de inte är baserade på kausala samband. Därmed kan det vara svårt att veta när modellen verkligen kan förutsäga osäkerhet i en given situation, vilket gör det nödvändigt att sätta dynamiska tröskelvärden för osäkerhet.

Förklarbar AI (XAI) har blivit ett centralt område för att bygga förtroende och ansvarstagande i AI-system. XAI gör AI-processer transparenta och förståeliga för människor, vilket är avgörande för effektivt samarbete mellan människor och AI. XAI-metoder inkluderar salienskartor och andra visuella representationer av AI-modellernas inre arbete, samt matematiska approximationer som förenklar och gör modeller mer begripliga. Dessa metoder har visat sig vara användbara inom exempelvis medicinsk diagnostik och kreditvärdering, där förklaringar av beslut är nödvändiga för att skapa tillit och förståelse hos användaren.

En viktig fördel med XAI är att den inte bara gör beslutsfattande mer transparent, utan också möjliggör anpassning av AI:s beteende. Genom att förstå hur AI-modellen prioriterar vissa ingångsdata kan man utveckla metoder för att göra systemen mer flexibla och robusta i föränderliga miljöer. Dock finns fortfarande många utmaningar att lösa när det gäller XAI, särskilt när det gäller att skapa objektiva och reproducerbara metoder för att mäta förklarbarhet, samt att säkerställa robustheten hos de förklaringar som genereras.

En annan framväxande teknik är fundamentala modeller, som utnyttjar stora språkmodeller som GPT-4 för att bearbeta och förstå stora mängder textdata. Dessa modeller kan anpassas till olika uppgifter utan att behöva uppdatera parametrar, vilket gör dem flexibla och effektiva för ett brett spektrum av tillämpningar. I områden som autonom körning och robotteknik har dessa modeller visat sig vara användbara för att förklara och rätta till systemfel baserat på tidigare erfarenheter. Samtidigt är dessa modeller ofta dyra och kan drabbas av problem som "hallucination", där modellen genererar felaktig eller vilseledande information.

Trots dessa framsteg står vi inför flera betydande utmaningar. Dels handlar det om de ekonomiska och tidsmässiga kostnaderna för att upprätthålla och köra stora modeller, och dels om den risk som "hallucinationer" innebär för tillförlitligheten hos AI-beslut. Forskningsarbeten har visat att det är omöjligt att helt eliminera hallucinationer i stora språkmodeller, men pågående studier fokuserar på att minska deras frekvens och påverkan.

Samtidigt, när vi ser på hur människor och AI samarbetar, är det tydligt att den metakognitiva förmågan hos människor kan användas för att stärka AI:s kapabiliteter i samarbetsmiljöer. Mänsklig och AI-kompetens kan förstärka varandra, särskilt inom områden som tillverkningsindustrin och militär beslutsfattande. Här är målet att skapa system där AI inte bara fungerar som ett verktyg, utan som en samarbetspartner, något som ökar både prestanda och effektivitet i komplexa uppgifter.

För att förstå och använda dessa teknologier på ett effektivt sätt är det avgörande att inte bara fokusera på de tekniska aspekterna av AI och metakognition, utan också på de etiska och samhälleliga dimensionerna. AI-system måste utformas på ett sätt som gör dem pålitliga och ansvariga, särskilt när de används för att fatta beslut som kan påverka människors liv och välbefinnande.

Hur Veritex Reparerar och Verifierar Säkra DNN:er Effektivt

Veritex, ett avancerat verktyg för verifiering och reparation av djupa neurala nätverk (DNN), erbjuder en lösning för att säkerställa att nätverken uppfyller specifika säkerhetskrav. Verktyget är särskilt effektivt när det gäller att hantera och korrigera nätverksfel utan att påverka deras prestanda negativt. Genom att utnyttja en detaljerad analys av nätverkens räckvidd, kan Veritex identifiera och rätta till de osäkra områdena i nätverket med minimal påverkan på dess ursprungliga funktioner.

När det gäller prestanda och effektivitet, har Veritex visat sig vara avsevärt snabbare än relaterade metoder. I en jämförelse med andra metoder som ART och ART-refinement, var Veritex 16,8 gånger snabbare än den första och 1,8 gånger snabbare än den andra, vilket gör den till ett av de mest effektiva verktygen på marknaden för säkerhetsverifiering av DNN:er. Detta uppnås genom att Veritex utnyttjar en uppsättning representationer för att snabbt filtrera bort säkra subdomäner i inmatningsområdet och därmed undvika ytterligare beräkningar där säkerhet redan har bekräftats.

En annan betydande fördel med Veritex är dess förmåga att reparera osäkra nätverk. I fallet med ACAS Xu, ett välkänt säkerhetskritiskt nätverk, reparerade Veritex framgångsrikt samtliga 35 osäkra nätverk utan att det ledde till någon märkbar försämring av nätverkens noggrannhet. Reparationerna resulterade i ett mycket högre genomsnittligt noggrannhetstal (99,7%) jämfört med andra metoder som ART (94,6%) och ART-refinement (95,9%). Detta innebär att Veritex inte bara löser säkerhetsproblem utan även bibehåller nätverkens funktionalitet på en hög nivå.

Veritex:s metod för reparation innebär en icke-minimal reparation där säkerhetsfel rättas till utan att de säkra beteendena i nätverket påverkas avsevärt. Vid analys av den räckvidd som uppnås efter reparationerna visades det att Veritex effektivt eliminerade osäkra områden utan att påverka de säkra domänerna i samma omfattning som ART. Ett exempel på detta visas i bild 12.3, där den osäkra räckvidden i nätverket för ACAS Xu eliminerades efter reparation utan att påverka de redan säkra delarna av nätverket.

För att uppnå denna nivå av effektivitet gör Veritex användning av ett omfattande parallelliseringssystem, vilket gör det möjligt för verktyget att bearbeta större nätverksmodeller snabbare än ART. Trots att vissa nätverk, särskilt de med mycket stora inmatningsdomäner, kräver längre tid att analysera, är Veritex fortfarande snabbare än ART i de flesta fallen. Detta innebär att även om det finns en viss beräkningskostnad för nätverk med större säkerhetskrav, kan Veritex fortfarande hantera dessa fall på ett effektivt sätt.

Veritex har även testats på andra säkerhetskritiska system, som till exempel DNN-agenter för raketlandningssystem i förstärkt inlärning (DRL). För detta system visade det sig att även om reparationen tog längre tid (304,9 sekunder), så bibehöll den reparerade agentens räckvidd och prestanda. Det är ett exempel på hur Veritex kan användas för att reparera nätverk inom olika domäner och för olika applikationer utan att äventyra deras funktionalitet.

Veritex:s kapabilitet att genomföra säkerhetsverifiering och reparation på DNN:er är en viktig milstolpe inom metakognitiv AI, där nätverken inte bara används för att fatta beslut, utan också för att lära sig från sina egna misstag och förbättras över tid. Detta är särskilt relevant för säkerhetskritiska applikationer, där ett nätverks felaktiga beteende kan ha allvarliga konsekvenser. Genom att möjliggöra både verifiering och reparation på ett effektivt sätt, ger Veritex utvecklare och forskare ett kraftfullt verktyg för att skapa säkrare och mer tillförlitliga AI-system.