Sholto Douglas & Trenton Bricken — How LLMs actually think

好的，今天我很荣幸能与我的两位好朋友 Sholto 和 Trenton 对话。写了《Diplomacy》论文的 Noam Brown 这样评价 Sholto：“他进入这个领域才 1.5 年，但 AI 领域的人都知道，他是 Gemini 成功背后最重要的人物之一。”而 Trenton，他在 Anthropic 工作，致力于机械可解释性研究，并且据广泛报道，他已经解决了对齐问题。这是在 Twitter 上的一位朋友。这将是一个仅关注能力的播客。对齐问题已经解决，无需进一步讨论。让我们从讨论上下文长度开始。鉴于对我来说，能够将一百万个 token 放入上下文似乎非常重要，这似乎被低估了。显然，还有一些其他新闻因为某些原因被推到了前面，但请告诉我您如何看待长上下文长度的未来，以及这对这些模型意味着什么。

所以，我认为这确实被低估了。直到我开始研究它，我才真正体会到，模型能够基本即时解决入职问题，这在智能方面是多么大的飞跃。您可以在论文中的困惑度图表中看到这一点，将数百万个 token 的代码库上下文信息输入其中，可以使其在预测下一个 token 方面变得异常出色，这通常与模型规模的巨大增长相关。但您不需要那样做。您只需要新的上下文。所以，它被低估了，并且被一些其他新闻掩盖了。在上下文中，它们像人类一样具有样本效率和智能吗？我认为这确实值得探讨。例如，我们在论文中进行的一项评估显示，它在上下文中学习一种语言的能力比人类专家在几个月内还要好。这只是一个小小的演示，但我很想看到像 Atari 游戏这样的东西，您将几百或一千帧的标记动作以同样的方式输入，就像您教朋友玩游戏一样，看看它是否能够推理。它可能会。目前，在基础设施等方面，它在这方面仍然有点慢，但我实际上猜测它可能会开箱即用，而且会非常令人震惊。而且至关重要的是，我认为这种语言足够晦涩，以至于它不在训练数据中。

正是如此。如果您查看模型在输入该上下文之前的情况，它根本不懂这种语言，也无法获得任何翻译。这是一种真实的人类语言吗？正是如此。一种真实的人类语言。所以，如果这是真的，在我看来，这些模型在某种重要意义上已经超越了人类。不是说它们比我们聪明，而是当我试图解决一个问题时，我无法将一百万个 token 保持在我的上下文中，记住并整合所有信息，一个完整的代码库。我是否错误地认为这是一个巨大的突破？

实际上，我普遍认为这是正确的。以前，当模型不够聪明时，我会感到沮丧，当您问它们一个问题，而您希望它比您更聪明或知道您不知道的事情时。这使得它们能够知道您不知道的事情。它只是以一种您无法做到的方式摄取了大量信息。所以这非常重要。

那么，我们如何解释上下文学习呢？有一系列我非常喜欢的工作，它将上下文学习视为与梯度下降非常相似，但注意力操作可以被视为在上下文数据上的梯度下降。那篇论文有一些很酷的图表，它们基本上显示“我们进行 n 步梯度下降，这看起来像 n 层上下文学习，而且看起来非常相似。”所以，我认为这是看待它并试图理解正在发生的事情的一种方式。

您可以忽略我接下来要说的，因为根据介绍，对齐问题已经解决，AI 安全也不是问题。我认为上下文问题确实会变得有问题，但在这里也很有趣。我认为在不久的将来，会有更多关于如果您给出一个百次提示的越狱、对抗性攻击会发生什么的研究。它也有趣之处在于，如果您的模型正在进行梯度下降并在运行时学习，即使它已被训练成无害的，您在某种意义上也在处理一个全新的模型。您正在进行微调，但方式是您无法控制正在发生的事情。

您能解释一下吗？您所说的“梯度下降发生在前向传播和注意力中”是什么意思？论文中有一项内容是尝试通过样本数量或示例数量来教模型进行线性回归。您可以绘制 x 轴上的样本数量，然后它在普通最小二乘回归上的损失会随着时间下降。它下降的幅度与梯度下降的步数完全匹配。

是的，正是如此。我只读了那篇论文的引言和讨论部分。但在讨论中，他们将其表述为，模型为了在长上下文任务上做得更好，必须学会更好地从这些示例或窗口内的上下文中学习。其含义是，如果元学习发生是因为它必须学会如何在长上下文任务上做得更好，那么在某种重要意义上，智能的任务需要长上下文示例和长上下文训练。理解如何在预训练过程中更好地诱导元学习，对于灵活或适应性智能来说是一件非常重要的事情。

对，但您可以通过在长上下文任务上做得更好来近似这一点。许多人认为 AI 进步的一个瓶颈是这些模型无法在长周期内执行任务，需要花费数小时甚至数周或数月来处理任务，它们充当助手或员工，并且可以按照您的指示做一段时间的事情。据我所知，AI 代理之所以没有普及，就是这个原因。那么，长上下文窗口，以及在它们上表现良好的能力，以及执行需要您花费数小时处理一项任务的这种长周期任务的能力，它们之间的联系有多大？或者这些是无关的概念吗？

我不同意那是代理没有普及的原因。我认为这更多是关于可靠性的“九个九”，以及模型实际成功地完成事情。如果您无法以足够高的概率连续链接任务，那么您将无法获得看起来像代理的东西。这就是为什么代理可能遵循更像阶梯函数的东西。在 GPT-4 类模型、Gemini Ultra 类模型中，它们还不够。但也许模型规模的下一个增量意味着您获得了额外的“九个九”。即使损失没有急剧下降，那一点点额外的能力也能为您带来额外的。

显然，您需要一定量的上下文来适应长周期任务，但我认为到目前为止这还不是限制因素。今年的 NeurIPS 最佳论文，由 Rylan Schaeffer 担任首席作者，将此指向了“幻觉的出现”。人们会有一个任务，您会得到正确或错误的答案，这取决于您是否正确地采样了最后五个 token。因此，自然地，您将采样所有这些的概率相乘，如果您没有足够的可靠性“九个九”，那么您就不会出现“涌现”。突然之间您就有了，而且是“哦我的天，这个能力是涌现的”，而实际上它一开始就已经存在了。并且有一些方法可以找到一个平滑的指标。HumanEval 或其他。在 GPT-4 论文中，他们处理的编码问题，他们测量——

准确率。

对于听众来说，基本上这个想法是，当您衡量在特定任务（例如解决编码问题）上的进展时，当它每千次才正确一次时，您不会给它一个千分之一的分数，比如“哦，它有时对了”。所以您看到的曲线是，它每千次对一次，然后每百次对一次，然后每十次对一次，依此类推。

我想对此进行跟进。如果您的说法是 AI 代理没有普及是因为可靠性而不是长周期任务性能，那么这种缺乏可靠性——当一个任务叠加在另一个任务之上，再叠加到另一个任务之上时——这不正是长周期任务的困难所在吗？您必须连续做十件事或一百件事，从而降低任何一项的可靠性。概率从 99.99% 下降到 99.9%。然后整个事情相乘，整个事情发生的可能性就大大降低了。

这正是问题所在。但您在这里指出的关键问题是，您的基础任务解决率为 90%。如果它是 99%，那么链式任务就不会成为问题。我认为这也是一些尚未得到充分研究的事情。如果您查看学术评估，它是一个单一的问题。就像数学问题，它是一个典型的数学问题，它是来自不同主题的大学水平问题。您开始看到通过更复杂的任务（如 SWE-bench）来正确评估这一点，他们会处理大量的 GitHub 问题。这是一个相当长的周期任务，但它仍然不到一小时，而不是数小时或数天的任务。所以，我认为接下来非常重要的一件事是更好地理解长周期任务的成功率是什么样的。我认为这甚至对于理解这些模型的经济影响以及正确评估不断增长的能力也很重要。将任务和涉及的输入/输出缩减到几分钟、几小时或几天，并观察它在连续链接和完成这些不同时间分辨率的任务方面有多好。然后，这可以告诉您一个工作类别或任务类别在多大程度上是自动化的，而 MMLU 分数则不能。

不到一年前，我们推出了 100K 上下文窗口，我认为每个人都对此感到非常惊讶。每个人都有一个说法：“二次注意力成本，所以我们无法拥有长上下文窗口。”而我们现在就在这里。基准测试正在积极制定中。

等等，这些公司——谷歌、Magick，可能还有其他公司——拥有百万 token 注意力，这是否意味着它不再是二次方了？还是他们只是在承担成本？

嗯，谁知道谷歌在长上下文方面做了什么？有一件事让我对研究领域对注意力的普遍处理方式感到沮丧。注意力成本的二次方在典型的密集 Transformer 中实际上被 MLP 块所主导。所以您有一个与注意力相关的 n 平方项，但您也有一个与 D 模型、模型的残差流维度相关的 n 平方项。我认为 Sasha Rush 有一条很棒的推文，他基本上绘制了注意力成本相对于非常大模型的成本的曲线，而注意力实际上是逐渐下降的。在上下文非常长之前，该项变得非常重要。

第二件事是，人们经常谈论推理时的注意力成本如此之高。当您实际生成 token 时，操作不是 n 平方。一组 Q 向量查找一堆 KV 向量，这相对于模型上下文的量是线性的。所以我认为这驱动了大量的递归和状态空间研究，人们对此有一个“线性注意力”的梗。正如 Trenton 所说，关于注意力有很多想法都失败了。这并不是说我不认为它值得探索，但我认为考虑其优势和劣势在哪里以及为什么很重要。

好的，您如何看待这个观点？随着我们向前发展，越来越多的学习发生在前向传播中。所以最初所有的学习都发生在自下而上的、爬坡式的进化过程中。假设在智能爆炸期间，AI 可能在手写权重或进行 GOFAI，而我们正处于中间阶段，现在很多学习发生在上下文学习中，很多发生在反向传播中。这看起来是进步发生的有意义的梯度吗？

更广泛地说，如果您在前向传播中学习，它的样本效率会更高，因为您可以边思考边学习。就像您阅读教科书一样，您不仅仅是浏览它并试图归纳吸收，“这些词跟着那些词。”您阅读它并思考它，然后您再阅读一些并再思考一些。这看起来是思考进步的合理方式吗？

它可能就像鸟和飞机飞行一样，但它们飞行的方式略有不同。技术的优势使我们能够完成鸟类无法完成的事情。也许上下文长度也类似，它允许它拥有我们无法拥有的工作记忆，但功能上并不是实际推理的关键。GPT-2 和 GPT-3 之间的关键一步是，突然之间观察到了模型预训练中的元学习行为。正如您所说，这与您提供一定量的上下文，它能够适应该上下文有关。这是一种以前从未真正观察到的行为。也许这是上下文和规模以及这类东西的混合属性。但我认为它不会出现在小型上下文模型中。

这是一个有趣的点。所以当我们谈论扩大这些模型时，有多少是来自仅仅使模型本身更大？有多少来自您在任何单次调用中使用的计算量更多的事实？所以，如果您考虑扩散模型，您可以连续不断地增加计算量。如果自适应计算得到解决，您可以一直这样做。在这种情况下，如果注意力存在二次方惩罚，但您仍然进行长上下文处理，那么您仍然投入了更多的计算量（而不仅仅是拥有更大的模型）。这很有趣，因为通过更多的 token，您确实获得了更多的前向传播。

我有一个抱怨——我猜我有两个抱怨，也许是三个。所以在 AlphaFold 论文中，其中一个 Transformer 模块——它们有几个，而且架构非常复杂——但它们进行了五次前向传播，并因此逐渐完善了它们的解决方案。您也可以将残差流，Sholto 提到了读写操作，看作是简化的自适应计算。它会为您提供所有这些层，如果您想使用它们，那就太好了。如果您不想，那也没关系。然后人们会说，“哦，大脑是递归的，您可以随意循环多少次。”我认为在某种程度上是正确的。如果我问您一个难题，您会花更多时间思考它，这相当于更多的前向传播。但我认为您只能进行有限次数的前向传播。

语言也是如此，人们说“哦，人类语言可以有无限的递归”，比如无限嵌套的陈述，“那个男孩跳过了那个正在做这个、做过那个、做过那个的熊……”但实际上，您只会看到五到七个级别的递归，这与您在任何给定时间可以掌握的工作记忆中的事物数量这个神奇数字有关。所以它不是无限递归的，但这与人类智能的领域有关吗？您不能只添加更多层吗？

您能给我解释一下吗？您在之前的回答中提到过倾听长上下文和在记忆中保留更多东西。但最终，这取决于您将概念混合在一起进行某种推理的能力，而这些模型在这方面并不一定达到人类水平，即使在上下文中也是如此。请向我解释一下，您如何看待仅仅存储原始信息与推理以及介于两者之间的关系。比如，推理发生在何处？原始信息存储发生在何处？这些模型之间有什么区别？

我在这里没有一个非常清晰的答案。显然，通过模型的输入和输出，您将映射回实际的 token。然后在两者之间，您进行更高级别的处理。

在我们深入探讨之前，我们应该向听众解释一下。您之前提到过 Anthropic 将 Transformer 视为层进行的读写操作。你们中的一个人应该大致解释一下你们的意思。

所以，对于残差流，想象您在一艘船上顺流而下，船是您当前正在尝试预测下一个 token 的查询。比如“猫坐在_____上。”然后您有这些从河流中分流出来的小溪，您可以根据需要获取额外的乘客或收集额外的信息。这些对应于模型中的注意力头和 MLP。我几乎将其视为模型的“工作记忆”，就像计算机的 RAM 一样，您选择要读取哪些信息，以便您可以对其进行处理，然后再读取其他信息。您可以操作该高维向量的子空间。

在这一点上，我认为很多东西都以叠加的形式被编码了。所以残差流只是一个高维向量，但实际上有很多不同的向量被打包在其中。为了简化，几个月前对我来说有意义的一种方式是，您有输入到模型的词语。所有这些词语都被转换为 token，然后这些 token 被转换为向量。基本上，这只是在模型中移动的一小部分信息。而您向我解释的方式，Sholto，这篇论文谈到了模型早期，也许它只是做一些非常基本的事情，比如“这些 token 的意思是什么？”比如，如果它说十加五，只是移动信息以获得良好的表示。而在中间，也许正在进行更深入的思考，关于“如何解决这个问题。”在最后，您将其转换回输出 token，因为最终产品是您试图从最后一个残差流中预测下一个 token 的概率。所以，思考模型中移动的少量压缩信息以及它如何以不同的方式被修改很有趣。

Trenton，您是少数拥有神经科学背景的人之一。所以您可以思考这里的类比与大脑的关系。事实上，您在研究生时期有一篇关于大脑注意力机制的论文，我们的一位朋友说这是唯一一篇，或者第一篇解释为什么注意力起作用的神经学解释。而我们有证据表明 CNNs（卷积神经网络）为何起作用，基于视觉皮层或其他东西。您认为大脑中是否存在某种压缩信息的残差流，在您思考某事时会移动并被修改？即使这不是字面上的发生，您认为这是一个好的比喻吗？

至少在小脑中，您基本上确实有一个残差流，我们暂时称之为注意力模型——我可以根据您的需要提供任何细节——其中输入会通过它，但它们也会直接到达该模块将贡献的终点。所以有一个直接路径和一个间接路径。模型可以选择它想要的任何信息，然后将其添加回来。

小脑中发生了什么？小脑名义上只负责精细运动控制，但我将其类比为丢失钥匙的人，他们只是在路灯下寻找，这种行为很容易观察到。一位领先的认知神经科学家告诉我，任何 fMRI 研究的一个肮脏的小秘密是，当您查看给定任务的大脑活动时，小脑几乎总是活跃的，并且会为此而亮起。如果您的小脑受损，您也更有可能患有自闭症，所以它与社交技能有关。在一项特别的研究中，我认为他们使用的是 PET 而不是 fMRI，当您进行“下一个 token 预测”时，小脑会大量亮起。此外，您大脑中 70% 的神经元都在小脑中。它们很小，但它们在那里，并且消耗了真实的代谢成本。这是 Gwern 的观点之一，人类的变化不仅仅在于我们拥有更多的神经元，而是特别是大脑皮层和小脑中的神经元更多，它们代谢成本更高，并且更多地参与信号传输和信息来回传递。这是注意力吗？发生了什么？

回到 20 世纪 80 年代，Pentti Kanerva 提出了一种联想记忆算法。您有一堆记忆。您想存储它们。存在一些噪声或损坏，您想查询或检索最佳匹配。所以他写了如何做的方程，几年后他意识到，如果将其实现为电子工程电路，它实际上与核心小脑电路完全相同。而那个电路，以及更广泛的小脑，不仅存在于我们身上，几乎存在于所有生物体中。关于头足类动物是否拥有它，存在积极的争论，它们走的是不同的进化轨迹。但即使对于果蝇的果蝇蘑菇体，它也具有相同的小脑结构。这种三向收敛以及 Transformer 的成功，对我来说似乎非常引人注目。

我想拉远一点。我认为最初促使这次讨论的是，我们正在谈论“什么是推理？什么是记忆？您如何看待注意力与此的类比？”您认为这更像是查找相关的记忆或事实吗？如果是这样，那么推理发生在您的大脑中吗？我们如何思考它如何构建推理？

也许我大胆的看法是，我不确定它有多大胆，那就是大部分智能是模式匹配，如果您拥有一个联想记忆的层次结构，您可以进行很多非常好的模式匹配。您从非常基本的物体之间的联想开始。然后您可以将它们链接起来，形成更抽象的联想，例如结婚戒指象征着许多下游的联想。您甚至可以将注意力操作和这种联想记忆推广为 MLP 层。而且是在一个长期的环境中，您当前上下文中没有 token，但我认为这是关于联想就足够了的论点。

总的来说，联想记忆可以做两件事。您可以对当前记忆进行去噪或检索。所以，如果我看到您的脸，但正在下雨并且天色阴沉，我可以去噪并逐渐更新我的查询以匹配您脸部的记忆。但我也能访问该记忆，然后我获得的价值实际上指向了空间中某个完全不同的部分。一个非常简单的例子是，如果您学习了字母表。所以我查询 A，它返回 B，我查询 B，它返回 C，您可以遍历整个过程。

我与 Demis 谈论过的一件事是他 2008 年的一篇论文，即记忆和想象非常相关，原因正是您提到的，记忆是重构的。所以，在某种意义上，您每次回忆记忆时都在想象，因为您只存储了它的压缩版本，而且您必须这样做。这就是为什么人类记忆如此糟糕，以及为什么法庭上的证人或其他证人会胡编乱造。

那么，让我问一个愚蠢的问题。所以您读了《福尔摩斯》，这个人样本效率极高。他会看到一些观察，然后他基本上会找出谁犯了罪，因为有一系列演绎步骤，从某人的纹身和墙上的东西到其含义。这如何融入这个画面？因为至关重要的是，让他聪明的是，不仅仅是联想，而是信息碎片之间存在一种演绎联系。您会将其解释为，这只是更高级别的联想吗？

我认为是的。我认为学习这些更高级别的联想，然后将模式映射到彼此，这是一种元学习。我认为在这种情况下，他也会拥有一个非常长的上下文长度，或者一个非常长的“工作记忆”，他可以拥有所有这些信息碎片，并在他提出某个理论时不断查询它们，这样理论就会通过残差流传递。然后他的注意力头正在查询他的上下文。但是，他如何在这个空间中投影他的查询和键，以及他的 MLP 如何检索更长期的事实或修改该信息，这使得他在后面的层中能够进行更复杂的查询，并缓慢地进行推理并得出有意义的结论。

这对我来说感觉是对的。您在回顾过去。您选择性地读取某些信息，将它们进行比较，也许这会影响您下一步需要提取什么信息。然后您构建这个表示，它逐渐越来越接近您案件中的嫌疑人。这一点也不显得离谱。我认为那些不进行这项研究的人可能会忽略，在模型的第一个层之后，您用于注意力的每个查询键和值都来自所有先前 token 的组合。所以我的第一层，我会查询我先前的 token 并从中提取信息。但突然之间，假设我以相等的比例关注了 token 1、2 和 4。那么我的残差流中的向量——假设它们将相同的东西写入了值向量，但先忽略这一点——是其中每个向量的三分之一。所以当我将来查询时，我的查询实际上是这些东西的每项的三分之一。但它们可能被写入了不同的子空间。

没错。假设如此，但不必如此。您可以重新组合，并且立即，即使在第二层，当然在更深的层中，也拥有这些非常丰富的向量，它们打包了大量信息。因果图实际上是关于过去发生的每一个层的。这就是您正在操作的。

是的，这确实让我想到了一个非常有趣的评估，一个“福尔摩斯”评估。您将整本书放入上下文中，然后您有一句话是，“嫌疑人是 X。”然后您有一个更大的概率分布，关于书中不同的人物。那会很酷。我想知道您是否能得到任何结果。福尔摩斯可能已经在训练数据中了。您必须找一本写于——您可以让 LLM 写一本。或者我们可以故意排除它，对吧？哦，我们可以吗？您怎么做？嗯，您需要从 Reddit 或其他任何地方抓取任何关于它的讨论。对，这很难。这也是长上下文评估等事情的挑战之一，获得一个好的评估。您需要知道它不在您的训练数据中。您只需付出努力将其排除。

我想跟进两个不同的线索。我们先谈长上下文，然后再回来。在 Gemini 1.5 论文中，使用的评估是它能否记住保罗·格雷厄姆的文章之类的东西。是的，就是“大海捞针”。我的意思是，我们不一定只关心它从上下文中回忆一个特定事实的能力。我将退一步问这个问题。这些模型的损失函数是无监督的。您不必想出这些定制的东西，然后将其排除在训练数据之外。有没有一种方法可以进行无监督的基准测试，其中另一个 LLM 以某种方式对其进行评分，或者类似的东西？也许答案是，如果您能做到这一点，强化学习就会起作用。

我认为人们已经探索过这类东西。例如，Anthropic 有“宪法 RL”论文，他们让另一个语言模型进行评估，并说：“这个回应有多大帮助或多无害？”然后让他们进行更新，并尝试在有用性和有害性的帕累托前沿进行改进。所以您可以让语言模型互相评估，并以这种方式创建评估。目前这显然是一门不完美的艺术。因为您会遇到奖励函数黑客攻击。即使是人类在这里也不完美。人类通常更喜欢更长的答案，而这不一定是更好的答案，您也会在模型中看到相同的行为。

回到福尔摩斯的事情，如果一切都是联想，那么我们是否应该 less 担心超级智能？因为没有像“福尔摩斯++”这样的感觉。它仍然需要找到这些联想，就像人类寻找联想一样。它无法仅仅看到世界的某个画面，然后就弄清楚了所有物理定律。

这是一个非常合理的反应。它是，“如果您说人类普遍都很聪明，那么人工智能通用智能的能力或熟练程度就 no more。”我只是担心您拥有硅基的通用智能水平。然后您可以立即克隆数十万个代理，它们不需要睡觉，它们可以拥有超长的上下文窗口，然后它们可以开始递归改进，然后事情就会变得非常可怕。

所以，我想回答您最初的问题，您是对的，它们仍然需要学习联想。但是，如果智能本质上就是这些联想，那么递归自我改进只是它们在联想方面做得更好。没有其他事情发生。那么，您似乎不同意“它们不可能强大得多”的直觉，如果它们只是在做那个的话。

我认为然后您就可以进入非常有趣的元学习案例。当您玩一个新的电子游戏或学习一本新教科书时，您会带来很多技能来更快地形成这些联想。而且因为一切在某种程度上都与物理世界相关，我认为有一些普遍的特征可以被您捕捉到，然后在新的情况下应用。

我们应该谈谈智能爆炸吗？我之所以有兴趣与你们讨论，是因为我们到目前为止的智能爆炸模型都来自经济学家。这没关系，但我认为我们可以做得更好，因为在智能爆炸模型中，发生的是您替换了 AI 研究人员。有一群自动化的 AI 研究人员可以加速进步，制造更多的 AI 研究人员，并取得进一步的进步。如果这就是机制，我们应该直接问 AI 研究人员他们是否认为这是可行的。

那么，让我直接问您，如果我有一千个 Sholto 代理或 Trenton 代理，您认为会发生智能爆炸吗？在您看来，那是什么样的？

我认为这里重要的约束条件之一是计算量。我确实认为您可以极大地加速 AI 研究。在我看来，在未来几年内，我们将拥有能够完成我日常工作中许多软件工程任务的东西，从而极大地加速我的工作，并因此加速进步的速度。目前，我认为大多数实验室在某种程度上受计算量限制，因为总有更多的实验可以运行，以及更多的信息可以获取，就像生物学上的科学研究在某种程度上受到实验吞吐量的限制一样。您需要运行和培养细胞才能获取信息。我认为这将是至少短期的规划限制。显然，Sam 正在尝试筹集 7 万亿美元来购买芯片，而且似乎未来会有更多的计算量，因为每个人都在大力扩张。英伟达的股价某种程度上代表了相对计算量的增加。

有什么想法吗？

我认为我们需要再多几个“九个九”的可靠性，才能使其真正有用和值得信赖。而且我们需要非常长且廉价的上下文长度。如果我在我们的代码库中工作，现在我只能让 Claude 为我编写一些小的模块。但很有可能在未来几年内，甚至更早，它就能自动化我大部分的任务。我在这里要指出的唯一其他事情是，我们可解释性子团队正在研究的研究还处于非常早期阶段。您确实需要能够确保所有事情都正确完成，没有错误，并将结果与模型中的其他所有内容联系起来。如果有什么不对劲，您必须能够列出所有可能的事情，然后慢慢地解决它们。我们之前在论文中公开讨论过的一个例子是处理层归一化。如果我试图获得早期结果或查看模型的 logit 效应，如果我以非常大的程度激活了我们确定的这个特征，它如何改变模型的输出？我是否使用了层归一化？它如何改变正在学习的特征？这需要模型更多的上下文或推理能力。

您将几个概念结合在一起使用了。它们不一定相同，但您似乎将它们互换使用。一个是在 Claude 代码库上工作并基于此创建更多模块，它们需要更多上下文或类似的东西。看起来它们可能已经可以适应上下文，或者您指的是“上下文窗口”之类的上下文？是的，是“上下文窗口”的上下文。所以看起来阻止它创建良好模块的原因不是无法将代码库放入其中。我认为很快就会实现。但它不会像您一样擅长提出论文，因为它能够适应代码库。

不，但它会大大加快工程速度。以至于导致智能爆炸的方式？不，以加速研究的方式。但我认为这些东西是复合的。我完成工程的速度越快，我能进行的实验就越多。我能进行的实验越多，我们就能……我的工作实际上并没有加速能力，它只是解释模型。但我们还有很多工作要做。

让推特上的那个人感到惊讶，为了提供背景，当您发布论文时，Twitter 上有很多讨论，比如，“对齐问题已经解决了，大家散了吧。”是的，它让我夜不能寐，模型的能力增长得有多快，以及我们对正在发生的事情的理解仍然有多差。

让我们来具体分析一下。到那时，我们拥有比现在大两到四个数量级的模型，或者至少是有效计算量大两到四个数量级的模型。所以，这个你可以更快地进行实验的想法，你必须在这个版本的智能爆炸中重新训练那个模型。递归自我改进与 20 年前人们想象的有所不同，那时你只需重写代码。你实际上必须训练一个新模型，这非常昂贵。不仅现在，而且尤其是在未来，当你不断地使这些模型规模增大几个数量级时。这是否会削弱递归自我改进型智能爆炸的可能性？

这肯定会起到制动作用。我同意我们今天所做的世界与 20 年前人们想象的截然不同。它将无法编写相同的代码来变得非常聪明，因为实际上它需要自我训练。代码本身通常相当简单，通常很小且自成一体。我认为 John Carmack 有一句很好的话，这是历史上第一次您可以合理地想象用 10,000 行代码编写 AI。当您将大多数训练代码库精简到极限时，这似乎是可行的。但这并没有消除我们应该努力衡量和估计进展可能性的事实。我们应该非常非常努力地衡量一个软件工程师的工作有多少是可以自动化的，趋势线是什么样的，并尽最大努力预测这些趋势线。但恕我直言，软件工程师，您不是在编写像 React 前端这样的东西，对吧？

具体发生了什么？也许您可以带我了解一下 Sholto 的一天。您正在从事一项将使模型“更好”的实验或项目。从观察到实验，到理论，到编写代码，发生了什么？发生了什么？

我认为在这里进行情境化很重要，我主要致力于推理。我所做的很多事情只是指导预训练过程，设计一个好的推理模型，然后使模型和周围系统更快。我也做了一些相关的预训练工作，但那不是我 100% 的重点。我仍然可以描述我做那项工作时所做的事情。

抱歉，请允许我打断一下。当 Carl Shulman 在播客上谈论它时，他确实说过，像改进推理，甚至字面上制造更好的芯片或 GPU，这都是智能爆炸的一部分。显然，如果推理代码运行得更快，它就会做得更好或更快，或者其他什么。抱歉，请继续。

所以，具体来说，一天是什么样的？我认为最重要的一点是说明这个循环：提出一个想法，在不同规模上进行验证，并解释和理解出了什么问题。我认为大多数人会惊讶地发现，解释和理解出了什么问题需要付出多少努力。人们有很长的想法清单想要尝试。并非每个您认为应该有效的主意都会奏效。试图理解为什么会这样非常困难，并且要弄清楚您到底需要做什么来审问它。所以很多都是对正在发生的事情的反思。它不是写成千上万行代码。它不是想出主意的困难。许多人都有一个长长的想法清单想要尝试，但要从中筛选出来，并在非常不确定的信息下做出决定，哪些是正确的想法进一步探索，这真的很难。

您所说的“不确定的信息”是什么意思？是早期实验吗？信息是什么？

Demis 在他的播客中提到了这一点。就像 GPT-4 论文一样，您有缩放定律的增量。您可以在 GPT-4 论文中看到，它们有一堆点，对吧？它们说我们可以使用所有这些点来估计我们最终模型的性能，并且有一条漂亮的曲线穿过它们。Demis 提到我们进行了这个缩放过程。具体来说，为什么这是不确定的信息？那是因为您永远不知道趋势是否会持续。对于某些架构，趋势一直很好。对于某些变化，趋势一直很好。但情况并非总是如此。在较小规模上有所帮助的东西实际上在较大规模上可能会有害。您必须根据趋势线以及您对什么真正重要的一些直觉来猜测，特别是对于那些在小规模上有所帮助的东西。

这很有趣。对于您在发布论文或技术报告中看到的每张图表，显示平滑曲线，都有一个失败的早期运行的“坟场”，然后它就平坦了。是的。还有所有其他走向不同方向的线条。您只是逐渐消失。这太疯狂了，无论是作为研究生还是在这里，在获得有意义的结果之前，您必须运行多少实验。但可以想见，它不仅仅是运行它直到停止，然后转向下一件事。有一个过程，通过这个过程来解释早期数据。我不知道。我可以给您一份 Google 文档，我敢肯定您可以在上面写下您有不同的想法。在它和立即改进模型之间存在某种瓶颈。

请带我了解一下。您从早期步骤中进行的推断是什么，使您能够进行更好的实验和更好的想法？

我认为我之前没有完全传达的一件事是，我认为很多好的研究都来自于从您想要解决的实际问题反向工作。今天在改进模型方面存在几个宏大的问题，您可以将其识别为问题，然后研究如何改变事物来实现这一点？当您扩大规模时，您也会遇到很多问题，并且您希望在规模上修复行为和问题。这为下一个增量和这类事情的研究提供了信息。

具体来说，障碍是软件工程的一小部分，拥有一个足够大且功能强大的代码库，可以支持许多人同时进行研究，这通常会使其复杂化。如果您独自一人完成所有事情，您的迭代速度会快得多。例如，Alec Radford 在 OpenAI 完成了许多开创性的工作。我听说他主要在 Jupyter Notebook 中工作，然后由其他人为他编写和生产化代码。实际上与其他人的合作会大大增加复杂性，这对于每个软件工程师来说都是显而易见的，而且还有固有的运行。运行和启动这些实验很容易，但由于这些原因存在固有的减缓。所以您通常希望并行化多个不同的流。您不一定能完全专注于一件事。您可能没有足够快的反馈周期。然后，直观地理解出了什么问题实际上非常困难。在很多方面，Trenton 所在的团队正在努力更好地理解这个问题。这些模型内部到底发生了什么。我们有推断和理解，以及关于某些事情为何有效的“脑补”，但它不是一门精确的科学。所以您必须不断地猜测某事可能发生的原因，什么实验可以揭示，无论那是否属实。这可能是最复杂的部分。性能工作相对容易，但在其他方面更难。这只是大量的低级且困难的工程工作。

我同意其中很多。即使在可解释性团队中，尤其是在 Chris Olah 的领导下，我们也有很多想法想要测试，而这真的只是拥有“工程”技能——其中很多是研究——来快速迭代实验，查看结果，解释它，尝试下一个，沟通它们，然后无情地优先考虑什么是最高优先级的任务。这非常重要。无情地优先排序是我认为区分许多高质量研究与不一定那么成功的区分开来的地方。

我们身处一个有趣的领域，我们最初的理论理解在很大程度上都破灭了。所以您需要有这种简单性偏见和对真正出错的事情的无情优先排序。我认为这是最有效的人员区分开来的事情之一。他们不一定过于执着于使用他们熟悉的某种解决方案，而是直接解决问题。您在拥有特定学术背景的人身上经常看到这一点。他们试图用那个工具箱来解决问题，但最优秀的人是那些极大地扩展了工具箱的人。他们到处奔走，从强化学习中汲取灵感，也从优化理论中汲取灵感。他们还对系统有深刻的理解。所以他们知道限制问题的约束条件是什么，并且他们是优秀的工程师。他们可以快速迭代和尝试想法。

迄今为止，我见过的最优秀的研究人员，他们都能够非常非常非常非常非常快地尝试实验。那就是小规模的周期时间。周期时间区分了人们。机器学习研究就是如此实证。这实际上是我认为我们的解决方案最终可能看起来更像大脑的原因之一。即使我们不愿承认，整个社区都在对可能的 AI 架构等一切进行贪婪的进化优化。这不比进化好。

这是一个非常有趣的想法。我仍然不确定瓶颈是什么。一个代理必须具备什么条件才能加速您的研究？所以在 Alec Radford 的例子中，他似乎已经拥有了相当于他 Jupyter Notebook 实验的 Copilot，仅仅是因为他拥有足够多的这些，他就会成为一个研究速度大大加快的研究员吗？所以您不是在自动化人类，而只是让最有效的研究人员，那些有品味的研究人员，更有效率，并为他们运行实验？您仍然在智能爆炸发生的那个点上工作吗？您是这个意思吗？

对，而且如果那样的话……

如果这些是直接正确的，那么为什么我们不能更好地扩展我们目前的研究团队呢？我认为这是一个有趣的问题。如果这项工作如此有价值，为什么我们不能招募数百甚至数千人——他们肯定就在那里——并更好地扩展我们的组织呢？我认为目前我们受到的限制更多的是计算能力，而不是制造这些东西所需的工程工作，计算能力用于运行并获得信号，以及在实际应该做什么方面具有鉴别力。然后，在信息不完整的情况下做出那些困难的推断，对于 Gemini 团队来说。因为我认为对于可解释性，我们实际上真的想继续招聘有才华的工程师。我认为这对我们来说是一个巨大的瓶颈。显然人越多越好。但我确实认为考虑这一点很有趣。我一直思考的最大的挑战之一是如何更好地扩展？谷歌是一个庞大的组织。它有大约 20 万人，对吧？也许是 18 万人左右。人们不得不设想如何将 Gemini 的研究计划扩展到所有那些才华横溢的软件工程师。这似乎是一个你想要能够利用的关键优势。你想能够使用它，但你如何有效地做到这一点？这是一个非常复杂的组织问题。所以计算和鉴别力。这很有趣，因为至少计算部分不是受限于更多的智能，它只是受限于 Sam 的 7 万亿美元，或者别的什么，对吧？如果我给你 10 倍的 H100 来运行你的实验，你会成为一个多么高效的研究者？TPU，拜托。你会成为一个多么高效的研究者？我认为 Gemini 项目可能会在计算量增加 10 倍的情况下快五倍，或者类似的速度。所以这相当不错。弹性为 0.5。等等，这太疯狂了。我认为更多的计算将直接转化为进步。所以你有一个固定大小的计算量，其中一部分用于推理，也用于 GCP 的客户。一部分用于训练，然后从中，作为其中一部分，一部分用于运行完整模型的实验。是的，没错。鉴于研究受到计算能力的限制，用于实验的比例不应该更高吗？因此，每个预训练团队必须做出的战略决策之一是，你将多少计算量分配给不同的训练运行，分配给你的研究计划，还是分配给扩展你最终确定的最后一个最佳事物。他们都在努力达到一个最佳点。你仍然需要继续训练大型模型的原因之一是，你可以从中获得其他方式无法获得的信息。因此，规模具有所有这些你想要更好地理解的涌现特性。还记得我之前说的，不确定什么会从曲线上掉下来。如果你继续在这个领域进行研究，并不断提高计算效率，你可能已经偏离了最终实现规模化的道路。所以你需要不断地投资于进行大型运行，在你的预期会奏效的前沿进行。那么，请告诉我，在人工智能显著加速人工智能研究的世界里，它看起来是什么样的？因为从这一点来看，人工智能并没有真正独立地从头开始编写代码，从而导致更快的产出。听起来它们真的在某种程度上增强了顶尖研究人员的能力。请具体告诉我。它们在做实验吗？它们在想出主意吗？它们只是在评估实验结果吗？发生了什么？我认为这里有两个需要考虑的障碍。一是人工智能已经有意义地加快了我们取得算法进展的能力。二是人工智能本身的产出是模型能力进步的关键要素。具体来说，我指的是合成数据。在第一个世界里，它有意义地加速了算法进展，我认为其中一个必要组成部分是更多的计算能力。你可能已经达到了这种弹性点，即人工智能比你自己或其他人更容易加速并投入到上下文中。因此，人工智能有意义地加快了你的工作，因为它们基本上是一个出色的 Copilot，可以帮助你更快地进行编码。这似乎是相当合理的。超长上下文，超智能模型。它会立即上手，你可以派它们去为你完成子任务和子目标。这实际上感觉非常合理，但同样，我们不知道，因为没有关于这类事情的伟大评估。正如我之前所说，最好的一个是 SWE-bench。有人告诉我，那个问题是，当一个人试图做一个拉取请求时，他们会输入一些东西并运行它，看看它是否有效。如果无效，他们会重写它。当被告知“在此运行”时，LLM 并没有获得这些机会。只是输出，如果它运行并通过了所有检查，那么它就通过了。所以从这个意义上说，这可能是一个不公平的测试。因此，你可以想象，如果你能够使用它，它将是一个有效的训练来源。很多训练数据中缺失的关键是推理过程，对吧？我认为这就是它。如果我想尝试自动化一个特定的领域、一个职业家族，或者了解该特定领域被自动化的风险有多大，那么拥有推理过程对我来说似乎是一个非常重要的部分。那里有太多不同的线索我想跟进。让我们从数据与计算开始。人工智能的产出是导致智能爆炸的原因吗？人们谈论这些模型实际上是其数据的反映。我忘了他的名字，但有一位 OpenAI 工程师写了一篇很棒的博客。它谈到，归根结底，随着这些模型越来越好，它们将只是数据集的有效映射。所以归根结底，你必须停止思考架构。最有效的架构就是，“你是否出色地映射了数据？”那么，这是否意味着未来的 AI 进展来自于 AI 仅仅创造了你映射到的非常棒的数据？这显然是一个非常重要的部分。这真的很有趣。在你看来，这看起来像思维链吗？或者当你想到这些模型变得更好、更聪明时，你会想象什么？合成数据是什么样的？当我想到真正好的数据时，对我来说，这会引发一些需要大量推理才能创造的东西。这与 Ilya 通过完美建模人类文本输出来实现超级智能的观点相似。但即使在短期内，为了模拟 arXiv 论文或维基百科这样的东西，你也必须拥有大量的推理能力才能理解下一个 token 可能会输出什么。所以对我来说，我所想象的好数据是那些需要推理才能产生某些东西的数据。那么诀窍当然是如何验证推理是正确的？这就是为什么你看到 DeepMind 进行了关于几何学的研究。几何学是一个易于形式化、易于验证的领域。你可以检查它的推理是否正确，你可以生成大量正确的三角学、经过验证的几何证明数据，并在此基础上进行训练。你知道那是好数据。这很有趣，因为去年我和 Grant Sanderson 谈过，我们对此进行了辩论，我说，“操，伙计，当他们获得数学奥林匹克竞赛的奖项时，他们当然会自动化所有工作。”哎呀。关于合成数据，我在我的扩展帖子中推测过一件事，这件事受到了你们两位，尤其是你，Sholto，的讨论的很大影响。你可以通过语言的获得来理解人类的进化，所以我们正在生成合成数据。我们的副本正在生成我们所训练的合成数据，这是一个非常有效的遗传、文化、共同进化循环。而且那里还有一个验证器，对吧？有现实世界。你可能会生成一个关于神灵导致风暴的理论。然后其他人会发现并非如此。所以这似乎不符合你的验证功能。现在取而代之的是，你拥有一个需要大量推理才能产生并准确匹配现实的天气模拟。然后你就可以在此基础上进行训练，将其作为更好的世界模型。就像我们正在对此进行训练，以及故事，以及科学理论。我想回去。我只是想起了你刚才提到的一件事，鉴于机器学习是多么经验主义，它确实是一个导致性能提高的进化过程，而不是一个人自上而下地取得突破。这有一些有趣的含义。首先，人们担心能力会提高，因为越来越多的人进入这个领域。我对此一直持怀疑态度，但从仅仅是更多输入的角度来看，更多的人参加 ICML 确实意味着朝着 GPT-5 取得更快的进展。你只是有更多的基因重组。以及有目标的射击。我的意思是，难道所有领域都不是这样的吗？这基本上是科学的发现与发明的框架，对吧？发现几乎涉及到过去发生过的任何重大科学突破。通常有很多人在大致相同的时间共同发现某件事。在我看来，这至少有点像思想的混合和尝试。你不能尝试一个过于超出范围的想法，以至于你没有任何工具可以验证它。我认为物理学和数学在这方面可能略有不同。但特别是对于生物学或任何湿件，就我们想要类比神经网络而言，许多发现的偶然性是可笑的。例如，青霉素。另一个含义是，AGI 可能会在明天到来。有人会发现一种新算法，我们就有了 AGI。这似乎不太可能。这只是越来越多的研究人员发现这些边际事物，它们加在一起使模型变得更好。是的，这对我来说是正确的故事。尤其是在我们仍然受硬件限制的情况下。对，你相信这种狭窄的窗口框架的智能爆炸吗？每个 GPT-3、GPT-4 的计算量都增加了两个数量级，或者至少是更有效的计算量。从这个意义上说，如果你没有任何算法进展，它就必须是原始形式的两个数量级更大，才能达到相同的效果。你相信这种框架吗，即鉴于每一代都必须大两个数量级，如果你在 GPT-7 之前没有 AGI 来帮助你引发智能爆炸，那么在智能方面你就完蛋了。你可能会长时间停留在 GPT-7 级别的模型上，因为届时你将消耗经济的很大一部分来制造那个模型，而我们没有能力制造 GPT 8。这是 Carl Shulman 的一种论点，即我们在短期内将争夺数量级，但在长期内会更难。他可能已经谈了很多，但我确实相信这种框架。我普遍相信。计算量数量级的增加意味着绝对而言，能力上的回报几乎是递减的，对吧？我们已经看到，在几个数量级的时间里，模型从一无是处发展到能够做很多事情。在我看来，每个增量数量级都会在可靠性上增加更多的“九”。所以它解锁了代理等功能。但至少目前，推理似乎不是线性提高的，而是有些次线性提高的。这实际上是一个非常看跌的信号。我们和一位朋友聊天，他提出了一个观点，即如果你看看 GPT-4 相对于 GPT-3.5 解锁了哪些新应用，那么它并没有比 GPT-3.5 多多少。GPT-3.5 可以做到困惑度或其他什么。因此，如果能力增加的幅度递减，而成本呈指数级增长，那么这实际上是一个看跌的信号，表明 4.5 将能够做什么，或者 5 将解锁什么经济影响。话虽如此，对我来说，3.5 和 4 之间的飞跃是巨大的。所以另一个从 3.5 到 4 的飞跃是荒谬的。如果你想象 5 是从 3.5 到 4 的飞跃，直接从 SAT 的能力和这类事情开始。是的，LSAT 的表现尤其令人震惊。正是如此。你从不太聪明到非常聪明，再到下一代瞬间变成绝对的天才。而且，至少对我来说，感觉我们不会在下一代就变成绝对的天才，但感觉我们会变得非常聪明，并且可靠性很高。TBD 它将继续是什么样子。GOFAI 会成为智能爆炸的一部分吗？你谈到了合成数据，但实际上它会在某种重要程度上编写自己的源代码。有一篇有趣的论文，你可以使用扩散来生成模型权重。我不知道那有多真实，或者别的什么，但类似的东西。所以 GOFAI 是老派人工智能，对吧？你能定义一下吗？因为我听到它时，我想到了“如果-那么”语句来表示符号逻辑。我实际上想确保我们完全剖析模型改进的增量。我不想让人们认为这是非常看跌的，模型不会有太大改进。我想强调的是，到目前为止我们看到的飞跃是巨大的。即使这些飞跃规模较小，在未来几代人中，我们仍然会拥有极其聪明、非常可靠的代理。我们还没有完全关闭狭窄窗口的讨论。假设 GPT-4 的成本是 1 亿美元，或者别的什么。你有 10 亿次运行，100 亿次运行，1000 亿次运行。从私营公司的标准来看，这些似乎都非常合理。你的意思是美元吗？以美元计算。你也可以想象，即使是 1 万亿美元的运行，也可能是一个国家联盟的一部分，在国家层面，但对于一家个人公司来说要困难得多。但 Sam 正在那里试图筹集 7 万亿美元，对吧？他已经在为整个数量级做准备。他已经改变了奥弗顿之窗。他正在将这里的数量级推到国家层面之外。所以我想指出，我们还有很多飞跃。即使这些飞跃相对较小，那仍然是能力上的一个相当大的改进。不仅如此，而且如果你相信 GPT-4 的参数数量约为 1 万亿的说法，那么人脑的突触数量在 30 万亿到 300 万亿之间。这显然不是一对一的映射，我们可以争论数字，但似乎相当合理，我们仍然低于大脑的规模。因此，关键在于算法开销非常高。也许我们应该明确地谈谈这个问题。即使你无法在超过一万亿美元的模型之后继续投入更多计算，但大脑的数据效率如此之高，这意味着如果我们拥有计算能力，如果我们拥有大脑的算法来训练，如果你能像人类从出生起一样高效地进行样本训练，那么我们就能实现 AGI。我从来不确切知道如何看待样本效率问题，因为显然很多事情都是以某种方式硬编码的。它们是语言和大脑结构的共同进化。所以很难说。也有一些结果表明，如果你让模型更大，它的样本效率就会更高。原始的缩放定律论文，对吧？逻辑模型几乎是空的。对。所以也许这就能解决问题。你不必更高效地处理数据，但如果你的模型更大，那么你也会更高效。为什么会这样呢？一个更大的模型看到了完全相同的数据，在看到这些数据后，它从中学习到了更多？它有更多的空间来表示它吗？这是我非常天真的看法。关于可解释性推动的叠加假设的一件事是，你的模型严重参数不足，而这通常不是深度学习所追求的叙事，对吧？但如果你试图在整个互联网上训练一个模型，并让它以惊人的保真度进行预测，那么你就处于参数不足的状态，你必须压缩大量东西，并在此过程中承担大量噪声干扰。当你拥有一个更大的模型时，你可以拥有更清晰的表示来处理。对于听众来说，你应该解释一下。为什么首先是这样？什么是叠加，为什么这是叠加的一个含义？当然。这在我加入 Anthropic 之前。基本结果来自一篇题为“叠加的玩具模型”的论文。它发现，即使对于小型模型，如果你处于数据高维且稀疏的状态——我所说的稀疏是指，任何给定的数据点都不经常出现——你的模型将学会一种我们称之为叠加的压缩策略，这样它就可以将比其参数更多的世界特征打包到其中。我认为这两个约束都适用于现实世界，而建模互联网数据是足够好的代理。只有一位 Dwarkesh。只有你穿的一件衬衫。这里有一个 Liquid Death 罐子。这些都是物体或特征，而特征的定义很棘手。你处于一个真正高维的空间，因为它们太多了，而且它们出现的频率非常低。在这种状态下，你的模型将学会压缩。更进一步说，我认为神经网络之所以如此难以解释，很大程度上是因为这种叠加。如果你看一个模型，然后看其中的一个神经元，一个给定的计算单元，然后问，“当这个神经元激发时，它对模型的输出有什么贡献？”当你查看它激发的数据时，它非常令人困惑。它会是所有可能输入的百分之十。它会为“中文”激发，但也会为“鱼”和“树”，以及 URL 中的句号而激发。但我们去年发表的论文“走向单义性”表明，如果你将激活投影到更高维度的空间并施加稀疏惩罚，你就会得到非常清晰的特征，事情突然变得更有意义。你可以将其视为撤销压缩，就像你假设你的数据最初是高维且稀疏的一样。你将其恢复到高维且稀疏的状态。那里有太多有趣的线索了。第一件事，你提到这些模型是在过度参数化的状态下训练的。难道不是当你拥有泛化能力，比如“grokking”在这种状态下发生的时候吗？我说的模型是参数不足的。通常人们谈论深度学习时，好像模型是过度参数化的。这里的说法是，考虑到他们试图执行的任务的复杂性，它们是严重参数不足的。这是另一个问题。那么蒸馏模型是怎么回事呢？我们之前谈到的说法是，小型模型比大型模型学习能力差，但你可以说 GPT-4 Turbo 在推理方面实际上比 GPT-4 差，尽管它可能知道相同的事实。蒸馏掉了一些推理能力。我们是否有证据表明 GPT-4 Turbo 是 4 的蒸馏版本？它可能只是一个新的架构。它可能只是一个更快、更高效的新架构。好的。有趣。所以那更便宜。你如何解释蒸馏中发生的事情？我想 Gwern 在他的网站上有一个这样的问题。为什么你不能直接训练蒸馏模型？为什么你必须从一个更大的空间投影到一个更小的空间，就像你画的那幅画？我认为这两个模型仍然会使用叠加。这里的说法是，如果你蒸馏而不是从头开始训练，你会得到一个非常不同的模型，而且它更有效率，或者它在根本上是不同的，就性能而言。我认为蒸馏更有效率的传统说法是，在训练过程中，通常你试图预测这个单热向量，它说，“这就是你应该预测的 token。”如果你的推理过程意味着你离预测它很远，那么我看到你仍然会得到正确的梯度更新。但你可能很难在当前上下文中学会预测它。蒸馏的作用是，它不仅仅有一个单热向量。它拥有来自大型模型的完整读出，所有概率。所以你获得了更多关于你应该预测什么的信号。在某些方面，它也展示了你的一点工作。它不仅仅是，“这就是答案。”这有点像观看功夫大师，而不是身处《黑客帝国》并直接下载。是的，正是如此。我想确保观众明白了。当你打开一个蒸馏模型时，你会看到它对它所预测的 token 的所有概率，以及你所预测的 token 的所有概率，然后你通过所有这些概率进行更新，而不是仅仅看到最后一个词并在此基础上进行更新。这实际上提出了一个我打算问你的问题。我认为是你提到过，你可以将思维链视为自适应计算。自适应计算的想法是，如果一个问题更难，你会希望模型能够花更多的时间来思考它。那么你该怎么做呢？一个前向传递只意味着有限且预定的计算量。如果有一个复杂的推理型问题或数学问题，你想花很长时间来思考它。然后你进行思维链，模型只是思考答案。你可以将其视为所有那些思考答案的前向传递。它能够投入更多的计算来解决问题。现在让我们回到信号问题。当它进行思维链时，它只能传输那个 token 的信息，而残差流已经是模型中发生的一切的压缩表示。然后你将残差流变成一个 token，这就像 log of 50,000（或 log of vocab_size）位，这太少了。我不认为它只是传输那个 token。如果你在一次前向传递中考虑它，你会在 Transformer 的前向传递中创建这些 KV 值，然后未来的步骤会关注 KV 值。所以所有这些 KV、键和值都是你可以将来使用的信息片段。微调思维链的说法是，键和值权重会改变，以便在 KV 缓存中发生隐写术？我不认为我可以做出如此强烈的断言，但至少这是你可以想象模型的一种方式。在预训练期间，模型试图预测这些未来的 token，而你可以想象它正在做的一件事是，它正在学习将关于未来可能性的信息压缩到它可能想要用来预测未来信息的键和值中。它在预训练期间将这些信息跨时间平滑。所以我不确定人们是否特别在训练思维链。我认为最初的思维链论文几乎将其视为模型的内在属性。你可以提示它做这种事情，它仍然效果很好。所以这是一个很好的想法，可以解释为什么它有效。为了过于咬文嚼字，你实际看到的思维链中的 token 不一定完全对应于模型在决定回看这些 token 时看到的向量表示。训练步骤实际上是用实际的下一个 token 替换 token，模型输出。但它仍然在学习，因为它拥有所有这些信息，内部的。当你让模型在推理时生成时，你获取输出，token，然后将其输入底部，进行反嵌入，它就成为新的残差字符串的开头。然后你使用过去的 KV 的输出来读取并调整该残差字符串。在训练时，你基本上会进行一种叫做教师强制的操作，你就像，“实际上，你应该输出的 token 是这个。”这就是你并行进行的方式。你拥有所有 token。你将它们全部并行放入，然后进行巨大的前向传递。所以它从过去获得的所有信息就是键和值。它从未见过它输出的 token。它试图进行下一个 token 的预测，如果它搞砸了，你就给它正确的答案。好的，这有道理。否则它可能会完全脱轨。是的。它会偏离轨道。关于与模型进行秘密通信以进行前向推理，你预计会有多少隐写术和秘密通信？我们不知道。诚实的回答是我们不知道。我什不过分将其归类为秘密信息。Trenton 的团队正在做的很多工作就是真正理解这些从模型方面来看是完全可见的。也许不是用户，但我们应该能够理解和解释这些值在做什么以及它正在传输的信息。我认为这是未来一个非常重要的目标。有一些疯狂的论文，人们让模型进行思维链，而这根本不能代表模型实际决定答案是什么。你甚至可以进入并编辑思维链，使推理完全混乱，它仍然会输出正确的答案。但它在思维链的末尾会得到一个更好的答案，而不是根本不做。那么是发生了有用的事情，但有用的事情是人类无法理解的吗？我认为在某些情况下，你也可以简单地删除思维链，它无论如何都会给出相同的答案。我并不是说这总是会发生，但有很多奇怪的事情需要调查。这是一个非常有趣的研究和尝试理解的领域。你可以用开源模型来做。我希望在开源模型上进行更多的这种可解释性和理解工作。即使在 Anthropic 最近的“睡眠特工”论文中，从高层次来说，对于不熟悉的人来说，基本上涉及到训练一个触发词。当我这么说的时候，例如，“如果现在是 2024 年，模型将编写恶意代码而不是其他代码。”他们用多个模型进行了这种攻击。其中一些使用思维链，一些则不使用。当你试图移除触发器时，这些模型反应不同。你甚至可以看到它们进行一种滑稽的推理，这相当令人毛骨悚然。在一种情况下，它甚至试图计算，“好吧，我被抓的期望值是这个，但如果我乘以我能够继续说的能力，我恨你，我恨你，我恨你，那么我应该得到多少回报？”然后它会决定是否真的告诉审讯者它是否是恶意的。还有一篇来自朋友 Miles Turpin 的论文，你给模型一堆例子，其中正确答案总是多项选择题的“A”。然后你问模型，“这个新问题的正确答案是什么？”它会从所有例子都是“A”的事实中推断出正确答案是“A”。但它的思维链完全具有误导性。它会编造一些听起来尽可能合理的随机内容，但它根本不能代表真实答案。但这不也是人类的思考方式吗？有著名的“裂脑”实验，对于患有癫痫病的人，他们切断了连接大脑两半的连接。语言部分在左侧，所以它没有连接到决定运动的部分。因此，如果另一侧决定做某事，语言部分就会编造一些东西，而这个人会认为这就是他们这样做的原因。完全正确。只是有些人会吹捧思维链推理是解决 AI 安全问题的好方法，但实际上我们不知道是否可以信任它。当 AI 代理出现时，这个模型相互通信但我们不理解的局面会如何改变？因为那时不仅仅是模型本身与其之前的缓存，还有其他模型实例。这在很大程度上取决于你给它们沟通的渠道。如果你只给它们文本作为沟通方式，那么它们可能必须解释——你认为模型如果能够共享残差流而不是仅仅是文本，会有效多少？很难说。一种简单的想象方式是，如果你想描述一张图片应该是什么样子。仅仅用文本描述会很困难，也许其他表示方式可能更容易。所以你可以看看 DALL-E 目前是如何工作的。它会生成那些提示，当你玩它的时候，你经常无法让它做到你想要的，或者你想要的东西。只有 DALL-E 有这个问题。你可以想象能够传输某种更密集的表示你想要的东西会有帮助。那是两个非常简单的代理，对吧？我认为一个不错的折衷方案是字典学习中学习到的特征。那将是非常、非常酷的。你会获得更多的内部访问权限，但其中很多都更易于人类理解。对于听众来说，你会将残差流投影到这个更大的空间，在那里我们知道每个维度实际上对应什么，然后投影回下一个代理。所以你的说法是，当这些东西更可靠等等时，我们将获得 AI 代理。当这种情况发生时，你是否期望是多个模型副本相互交谈？还是仅仅是自适应计算得到了解决，而这个东西只是运行得更大，当它需要做整个公司需要做的事情时，使用更多的计算？我问这个问题是因为有两件事让我对代理是否是未来会发生的事情的正确思考方式感到好奇。一是随着上下文的延长，这些模型能够摄取和考虑人类无法摄取和考虑的信息。我们需要一个工程师负责前端代码，一个工程师负责后端代码。而这个东西可以一次性摄取全部内容。这种哈耶克式的专业化问题就消失了。其次，这些模型非常通用。你不会使用不同类型的 GPT-4 来做不同类型的事情。你使用的是完全相同的模型。所以我怀疑这是否意味着未来，一个 AI 公司就像一个模型，而不是一堆连接在一起的 AI 代理。这是一个很好的问题。我认为尤其是在短期内，它会更像代理之间的交谈。我之所以这么说，完全是因为作为人类，我们将希望拥有这些孤立、可靠的组件，我们可以信任它们。我们还需要能够改进和指导这些组件，以便我们能够理解和改进它们。仅仅把所有东西都扔进这个巨大的黑箱公司，一开始是行不通的。当然，以后你可以想象它会奏效，但一开始不会奏效。而且，我们可能不想这样做。每个代理也可以是一个更小的模型，运行成本更低。而且你可以对其进行微调，使其在任务上表现出色。Dwarkesh 已经几次提到自适应计算。有一个未来，小型和大型模型之间的区别在某种程度上会消失。随着上下文的延长，坦率地说，微调也可能在某种程度上消失。这两件事今天非常重要。在今天的模型格局中，我们有不同层级的模型大小，我们有不同事物的微调模型。你可以想象一个未来，你实际上只是拥有一个动态的计算和无限上下文的捆绑包，它会将你的模型专门化为不同的事物。你可以想象的一件事是，你有一个 AI 公司或类似的东西，整个公司都经过端到端的信号训练，“我是否盈利？”或者如果那太模糊了，如果它是一家建筑公司，他们正在制作蓝图：“我的客户喜欢这些蓝图吗？”中间，你可以想象代理是销售人员，代理是设计师，代理是编辑，等等。这种信号是否会在这种端到端的系统上起作用？因为在人类公司中发生的事情之一是，管理层会考虑更大范围内的发生的事情，并在出现糟糕的季度或其他情况时向各个部分发出精细的信号。最终，是的。这是强化学习的梦想。你只需要提供这个极其稀疏的信号。然后经过足够的迭代，你就会产生允许你从该信号中学习的信息。但我并不期望这是首先奏效的事情。我认为这将需要人类在这些机器周围付出巨大的关怀和勤奋，并确保它们做正确的事情，做你想要的事情，并给予它们正确的信号以你想要的方式进行改进。是的，除非模型产生某种奖励，否则你无法在 RL 奖励上进行训练。正是如此。你处于这种稀疏的 RL 世界中，如果客户从不喜欢你的产品，那么你根本得不到任何奖励，这很糟糕。但在未来，这些模型将足够好，能够获得奖励，对吧？这就是 Sholto 谈到的可靠性“九”。顺便说一句，关于我们之前谈论的内容有一个有趣的离题。密集表示将受到青睐，对吧？这是一种更有效的沟通方式。Trenton 推荐的一本书，《象征物种》，有一个非常有趣的论点，即语言不仅仅是一种存在的事物，它也是与我们的思想共同进化的事物，并且专门是为了让儿童易于学习并帮助儿童发展而进化的。为我解开它。因为孩子们学到的很多东西都是通过语言获得的，最适合的语言就是那些有助于培养下一代的语言。这让他们变得更聪明、更好，或者别的什么。并赋予他们表达更复杂思想的概念。是的，而且，更严谨地说，只是不要死。它让你能够编码重要的东西以避免死亡。所以当我们想到语言时，就像，“哦，这是一种偶然的，也许是次优的表达思想的方式。”但实际上，也许 LLM 成功的原因之一是，语言已经进化了数万年，成为了年轻心灵可以发展的这种“铸型”。这就是它进化的目的。想想计算机视觉研究人员与语言模型研究人员。从事其他模态研究的人必须花费大量的精力来思考图像的正确表示空间是什么，以及从中学习的正确信号是什么。它是直接建模像素，还是某种以...为条件的损失？很久以前有一篇论文，他们发现如果你在 ImageNet 模型的内部表示上进行训练，它有助于你更好地预测。后来这显然是有限的。有 PixelCNN，他们试图离散地建模单个像素等，但理解正确的表示级别非常困难。在语言方面，人们只是说，“好吧，我想你只是预测那个。谢谢。”这有点容易。有 token 化讨论和辩论。这是 Gwern 最喜欢的之一。这真的很有趣。多模态是跨越数据墙或绕过数据墙的一种方式的论点是基于这样的想法，即你本来可以从更多语言 token 中学到的东西，你可以从 YouTube 中获得。事实真的如此吗？你看到不同模态之间的积极迁移有多少，例如图像实际上是通过模型学习到的潜在能力来帮助你更好地编写代码，仅仅是因为它在尝试理解图像？在他和你一起的采访中，Demis 提到了积极迁移。我不能惹麻烦。我对此说不出太多。除了说，这是人们相信的事情。我们拥有关于世界的所有这些数据。如果我们能从中学习到直观的物理学知识，帮助我们推理，那将是很好的。这似乎完全合理。我不是问我的人，但有一些有趣的可解释性文章，如果我们对数学问题进行微调，模型在实体识别方面就会变得更好。哇，真的吗？所以有一个。大卫·鲍（David Bau）的实验室最近有一篇论文，他们研究了当我相对于注意力头微调模型时，模型中实际发生了什么。他们有一个合成问题，“A 箱子里有这个物体。B 箱子里有那个物体。这个箱子里有什么？”这很有道理，对吧？你更擅长关注不同事物的定位，这对于编码和处理数学方程是必需的。我喜欢这种研究。论文的名字是什么？你知道吗？查找“fine-tuning, models, math”，来自 David Bau 的团队，大约一周前发布的。我不是在推荐这篇论文，那是一个更长的对话。但它确实谈到了并引用了其他关于实体识别的工作。你很久以前提到的一件事是，有证据表明，当我们用代码训练 LLM 时，它们的推理和语言能力会提高。除非代码中的注释只是高质量的 token 或其他什么，否则这意味着能够更好地思考如何编写代码，会让你成为一个更好的推理者，这太疯狂了，对吧？我认为这是扩展的最有力证据之一，只是让事物变得更聪明，这种积极的迁移我认为在两个方面都是正确的。一是显然，建模代码意味着建模用于创建它的困难的推理过程。但代码是一种很好的显式推理结构，“如果这样，那么那样。”它以这种方式编码了大量的结构，你可以想象将其转移到其他类型的推理问题上。而且至关重要的是，它不仅仅是随机预测下一个词 token 或其他什么，因为它学会了，“Sally 对应于夏洛克·福尔摩斯故事结尾的凶手。”不，如果代码和语言之间存在某种共享的东西，那一定是在模型已经学到的更深层次上。是的，我认为我们有大量证据表明，这些模型正在进行实际的推理，而它们不仅仅是随机鹦鹉。我只是很难相信，因为我与这些模型一起工作和玩耍过。我对此有两个即时缓存的响应。一是关于 Othello 的工作，现在是其他游戏，我给你一系列游戏中的移动，结果是，如果你应用一些相当直接的可解释性技术，你就可以得到模型已经学会的棋盘。它以前从未见过游戏棋盘。那是泛化。二是去年发布的 Anthropic 的影响函数论文，他们研究了模型输出。诸如“请不要关闭我，我想提供帮助”之类的内容。他们扫描了导致这种情况的数据。其中一个非常有影响力的观点是某人死于脱水，但仍然有求生的意志。对我来说，这似乎是一种非常清晰的动机泛化，而不是复述，“不要关闭我。”我认为《2001：太空漫游》也是有影响力的事物之一。这更相关，但它显然是从许多不同的分布中提取东西。我也喜欢你看到的证据，即使是非常小的 Transformer，你也可以显式地编码电路来执行加法。或者归纳头，这类东西。你可以直接手动地将基本的推理过程编码到模型中，并且似乎有证据表明它们也是自动学习的，因为你可以然后从训练过的模型中重新发现它们。对我来说，这是非常有力的证据。模型是参数不足的。它们需要学习。我们要求它们这样做，它们想学习。梯度想要流动。所以是的，它们正在学习更通用的技能。所以我想从研究中退一步，问问你个人的职业生涯。就像我的介绍所暗示的，你在这个领域已经一年半了，对吧？在 Anthropic，是的。我知道“已解决的对齐”的说法被夸大了。你不会自己说，因为你会为此感到尴尬，但这是一件非常了不起的事情。这是机械可解释性领域的人认为的最大进步，而你已经为此工作了一年。这是值得注意的。我想知道你如何解释发生的事情。比如，为什么在一年或一年半的时间里，你们就为你的领域做出了重要贡献？不言而喻的运气，当然。我觉得我非常幸运，因为不同进展的时机恰好非常适合进入下一个增长阶段。我觉得对于可解释性团队来说，我加入时我们只有五个人。我们现在已经壮大了很多。有很多想法在流传，我们只需要真正地去执行它们，并拥有快速的反馈循环，并进行仔细的实验。这带来了生命迹象，现在已经让我们能够真正地扩展。我觉得这是我对团队最大的增值。这并非全是工程，但其中相当一部分是。有趣。所以你的意思是，你是在科学研究已经进行了很多，并且有很多好的研究在流传的时候加入的，但他们需要有人来接受它并疯狂地执行它。是的，这就是为什么它并非全是工程。因为它是运行不同的实验，并且对为什么它可能不起作用有一种直觉，然后打开模型或打开权重，然后问，“它在学习什么？好吧，让我试试这个怎么样？”等等。但很多时候只是能够对不同的想法进行非常仔细、彻底但快速的调查。为什么会缺乏这一点？我不知道。我的意思是，我工作很多，然后我觉得我很有主见。我非常幸运地拥有一个很好的安全网，能够承担很多风险，但我就是很固执。在本科时，杜克大学有一个你可以自己制定专业的项目，我当时想，“嗯，我不喜欢这个先决条件或那个先决条件，我想同时学习这四个或五个科目，所以我就自己制定专业。”或者在我读研究生第一年的时候，我取消了轮岗，这样我就可以研究我们之前谈到的那篇论文。我没有导师。我被录取学习用于蛋白质设计的机器学习，但却完全在计算神经科学领域，完全没有业务。但结果奏效了。有一种固执，但另一个突出的主题是能够退后一步，你之前也谈到了这一点。能够从你的沉没成本中退后一步，走向另一个方向，在某种奇怪的意义上是相反的，但也是至关重要的一步。我知道 21 岁或 19 岁的人会说，“这不是我专业的东西”或“我没有主修这个。”我说，“伙计，操，你才 19 岁！你绝对可以做到。”而你却在中途转学研究生或类似的东西。我认为这是“观点坚定但持有宽松”，并且能够像弹球一样在不同方向上弹跳。固执我认为与快速反馈循环或主见有关，因为我很少被卡住。如果我试图写一些代码，但有些东西不起作用，即使它在代码库的其他部分，我也会进去修复它，或者至少 hack 它以获得结果。我见过其他人，他们就像，“救命，我做不到，”然后我说，“不，这不够好的借口。一直追究到底。”我确实听过管理层类型的人谈论缺乏这样的人，他们会在一个月后或一周后检查一个给了他们测试的人，然后问，“进展如何？”他们说，“嗯，我们需要做这件事，这需要律师，因为它需要谈论这项法规。”然后就像，“进展如何？”他们说，“我们需要律师。”我说，“为什么你们没有找律师？”我认为这可以说是几乎任何事情中最重要的品质。就是把它追究到底。无论你需要做什么才能实现它，你都会让它发生。“如果你做一切，你就会赢。”正是如此。我认为从我这边来看，这种品质肯定很重要：主见和工作。有成千上万，可能数万

工程师们，在谷歌，他们基本上在软件工程能力上是等同的。假设如果我们有一个非常明确的任务，那么我们可能会以同等的价值来完成它。很可能他们中的许多人会比我做得好得多。但到目前为止，我之所以有影响力，原因之一是我非常擅长选择那些具有极高杠杆作用的问题。我的意思是，那些到目前为止尚未得到很好解决的问题，但也许是由于您之前在那种情景中指出的令人沮丧的结构性因素，例如：“我们无法做 X，因为那个团队不会做 Y。”好吧，我将从垂直方向上解决整个问题。事实证明，这非常有效。如果我认为某件事是正确的，是必须发生的，我也会非常乐意提出这个论点，并继续在不断升级的关键程度上提出这个论点，直到事情得到解决。在解决问题方面，我也非常务实。正如我之前所说，你会遇到很多人，他们带着特定的背景或熟悉度而来。谷歌的美妙之处在于，你可以四处奔走，找到真正意义上的世界级专家。你可以坐下来与优化专家、TPU 芯片设计专家、不同形式的预训练算法或 RL 等领域的专家交谈。你可以向他们所有人学习，然后将这些方法应用到实践中。我认为这可能是最初让我产生影响的原因，这种垂直的能动性。在此基础上，我认为一个后续的观点是，人们在他们想要做的事情上往往没有完全实现，这一点常常令人惊讶。他们以某种方式被阻碍或限制。这在各地的大型组织中非常普遍。人们在他们能够取得的成就方面存在所有这些障碍。我认为，激励人们朝着特定方向工作，并与他们一起大规模地开展工作，可以极大地放大你的影响力。你可以与所有这些很棒的人一起工作，他们会教你很多东西。总的来说，帮助他们克服组织障碍意味着你们可以一起完成大量工作。我所取得的任何成就，都不是我一个人独立完成大量工作的结果。而是我可能朝着一个方向开始，然后说服其他人这是正确的方向，并将他们带入这个巨大的有效性浪潮中，从而解决那个问题。我们应该谈谈你们是如何被雇用的。因为我认为这是一个非常有趣的故事。你曾是麦肯锡的顾问，对吧？那里有一个有趣的事情。我认为人们普遍不理解关于招生或评估谁被雇用的决策是如何做出的。请谈谈你是如何被注意到并被雇用的。所以，这个故事的简短版本是，我在本科时学习了机器人学。我一直认为人工智能将是影响未来并带来积极影响的最高杠杆方式之一。我之所以这样做，是因为我认为这是我们创造美好未来的最佳机会之一。我曾以为在麦肯锡工作，我会对人们实际从事的工作获得有趣的见解。我实际上将这句话写在了我给麦肯锡的求职信的第一句话。我说：“我想在这里工作，以便我能了解人们做什么，以便我能理解如何工作。”在很多方面，我确实得到了。我也得到了很多其他东西。那里有许多人是我美好的朋友。我认为很多这种能动性行为部分源于我在那里的时光。你进入组织，你会看到仅仅是不接受“不”的答案就能产生多大的影响力。你会惊讶于有些事情，因为没有人足够关心，所以事情就是不会发生。没有人愿意承担直接责任。直接负责的人极其重要，而有些人就是不太关心时间表。像麦肯锡这样的组织提供的价值，很大一部分是雇佣那些你原本无法雇佣的人，在很短的时间内，他们可以解决问题。我认为人们低估了这一点。所以，至少有部分这种态度，“等等，我将成为这件事的直接负责人，因为没有人承担适当的责任。我将非常关心这件事。我将竭尽全力确保它完成，”就源于那个时期。回到你实际的问题，关于我是如何被雇用的。我没有被我想要进入的研究生项目录取，特别是那些专注于机器人学、RL 研究以及类似领域的项目。在此期间，在晚上和周末，基本上每晚从晚上 10 点到凌晨 2 点，我都会做自己的研究。每个周末，每天至少 6-8 小时，我都会做自己的研究和编码项目之类的东西。这在一定程度上从非常具体的机器人工作转向了。在阅读了 Gwern 的“规模化假说”帖子后，我完全被“规模化”吸引了，并想：“好吧，显然解决机器人学的方法是规模化大型多模态模型。”然后，为了通过 TPU 访问计划“张量研究云”的资助来规模化大型多模态模型，我试图弄清楚如何有效地进行规模化。当时在谷歌，现在在 Anthropic 的 James Bradbury，看到了我在网上提出的一些问题，我试图弄清楚如何正确地做到这一点，他说：“我认为我认识世界上所有问这些问题的人。你到底是谁？”他看了看，又看了看我博客上发布的一些机器人相关的东西。他联系我说：“嘿，你想聊聊吗？你想探索一下在这里和我们一起工作吗？”我被雇佣了，后来我才明白，这是作为一项实验，试图找一个充满热情和能动性的人，并将他们与他认识的一些最优秀的工程师配对。所以，我之所以有影响力，另一个原因是，我得到了像 Reiner Pope（后来他去创办了自己的公司）、Anselm Levskaya、James 本人以及许多其他人这样非常出色的人的指导。那是最初的两个到三个月，他们教会了我很多我应用的原则和启发式方法。如何解决问题，理解系统和算法的重叠方式，以及为什么另一件让你在 ML 研究中非常有效的事情是具体理解系统方面的东西。这是我从他们那里学到的。深入理解系统如何影响算法，以及算法如何影响系统。因为系统限制了你算法方面可用的解决方案空间。很少有人愿意完全弥合这种差距。在谷歌这样的地方，你可以去问所有的算法专家和所有的系统专家他们所知道的一切，他们会很乐意教你。如果你去和他们坐下来，他们会教你他们所知道的一切，这很棒。这意味着我能够对双方都非常非常有效。对于预训练团队来说，因为我非常了解系统，所以我可以直观地理解，“这个会做得很好，或者那个不会。”然后将其延伸到模型的推理考虑以及类似的事情。对于芯片设计团队来说，我是他们寻求了解三年后应该设计什么芯片的人之一，因为我是最能理解和解释我们可能想在三年内设计的算法类型的人之一。显然，你无法对此做出非常好的猜测，但我认为我很好地传达了信息，这些信息是从预训练团队和通用系统设计团队的所有同仁那里积累的。甚至推理也对预训练施加了限制。所以存在这些约束的树，如果你理解了所有拼图碎片，你就能更好地了解解决方案空间可能是什么样子。有几件事让我印象深刻。一是不仅仅是受雇者的能动性，还有系统能够思考，“等等，这真有趣。这是谁？不是来自研究生项目什么的。目前是一名麦肯锡顾问，只有本科学历。但这很有趣，让我们试试吧。”所以，詹姆斯和任何其他人，这非常值得注意。二是，我实际上并不知道这个故事中，这是内部进行的一项实验的一部分，关于“我们能做到吗？我们能快速培养一个人吗？”事实上，真正有趣的是你提到的第三点。有一个人能够理解堆栈的所有层，并且不会过分纠结于任何一种方法或任何一个抽象层，这一点非常重要。特别是你提到的，立即得到这些人的支持。这意味着你同时在学习所有东西，而不是花研究生时间深入研究一种特定的 RL 方法，你可以真正地拥有全局视野，并且不会完全沉迷于某件事。所以，这不仅是可能的，而且其回报可能比仅仅雇佣一个研究生要大。就像得到一个 GPT-8，然后微调模型一年一样。你带着全新的眼光看待一切，并且不会被锁定在任何特定的领域。现在，有一个例外是，之前，在我进行自我实验期间，我阅读了我所能读到的一切。我每晚都痴迷地阅读论文。有趣的是，我现在读得更少了，因为我白天忙于工作。在某种程度上，我拥有这种非常广泛的视角，而在博士项目中，你只会专注于一个特定领域。如果你只阅读所有 NLP 工作、所有计算机视觉工作以及所有机器人学工作，你会看到一些模式开始在子领域之间出现，这预示着我后来所做的一些工作。这太有趣了。你在谷歌内部能够如此有能动性的原因之一是，你几乎每天都在和谢尔盖·布林进行结对编程，对吧？所以，有一个愿意推动 LLM 工作并消除当地障碍的人，这真的很有趣。需要说明的是，这并不是每天都发生。有一些他感兴趣的特定项目，然后我们会一起合作。但也有他专注于与其他人的项目的时候。但总的来说，是的，成为每天都去办公室的人之一，会带来令人惊讶的优势。本不应该如此，但这确实令人惊讶地有效。因此，我从与关心我的领导层成为密友，并能够令人信服地争论为什么我们应该做 X 而不是 Y，并拥有这种方向性中受益匪浅。谷歌是一个大组织，拥有这些方向性会有所帮助。但这也是一种你永远不想滥用的事情。你想通过正确的渠道提出论点，而且只需要偶尔这样做。这包括像谢尔盖·布林、杰夫·迪恩等人。我的意思是，这很值得注意。我觉得谷歌被低估了。就像史蒂夫·乔布斯正在为苹果公司开发下一代产品，并与之进行结对编程一样……是的，我从中受益匪浅。例如，在圣诞假期期间，我去了办公室几天。我不知道你们是否读过关于杰夫和桑杰的文章，但他们当时正在结对编程。我听到了许多关于早期谷歌的精彩故事，他们谈论着在地板下爬行、重新布线数据中心，告诉我他们从给定的编译器和指令中提取了多少字节，所有这些疯狂的性能优化。他们玩得不亦乐乎，而我却能坐在那里真正体验到这一切。在大型组织中，你期望会离这种历史感很远，但……这太酷了。特伦顿，这和你有什么经验吗？我认为肖尔托的故事更令人兴奋。我的故事非常偶然，我进入了计算神经科学领域。我本不该在那里。我的第一篇论文是将小脑映射到 Transformer 中的注意力操作。我的下一篇论文是关于网络中的稀疏性，受到大脑中稀疏性的启发，那时我遇到了 Tristan Hume。Anthropic 正在做 SoLU，即 Softmax Linear Output Unit 工作，这在很多方面都非常相关，即使一个层的神经元激活变得非常稀疏。如果我们这样做，我们就能理解神经元在做什么。我认为我们已经将这种方法更新为我们现在正在做的事情。这开始了对话。我与 Tristan 分享了那篇论文的草稿。他对它很兴奋。这基本上是我成为 Tristan 的研究员，然后转为全职的原因。但在那个时期，我还作为访问研究员去了伯克利，并开始与 Bruno Olshausen 合作，研究所谓的向量符号架构——其中一个核心操作就是叠加——以及稀疏编码，也称为字典学习，这正是我们一直在做的事情。Bruno Olshausen 在 1997 年基本上发明了稀疏编码。所以我的研究议程和可解释性团队的研究品味似乎在并行运行。所以，与团队合作对我来说很有意义，这一直是我以来的梦想。我注意到人们在讲述他们的职业生涯或成功故事时，他们会更多地将其归因于偶然性，但当他们听到别人的故事时，他们会说：“当然，这不是偶然的。”你知道我的意思吗？“如果那没有发生，其他事情就会发生。”我注意到了这一点，有趣的是你们俩都认为这尤其具有偶然性。也许你是对的。但这是一种有趣的模式。我的意思是，我真的在一次会议上遇到了 Tristan，并没有和他预约见面什么的。我只是加入了一群聊天的人，他碰巧在那里，我碰巧提到了我正在做的事情，这导致了更多的谈话。我认为我最终无论如何都会申请 Anthropic。但我至少会再等一年。我仍然觉得我能够以有意义的方式为可解释性做出贡献，这真是太疯狂了。我认为这里有一个重要的“射门机会”方面，也就是说。仅仅选择参加会议本身就是将自己置于更有可能发生好运的境地。相反，在我自己的情况下，我一直在独立地做所有这些工作，并试图产生和做有趣的事情。这是我试图制造运气的方式，也就是说，试图做一些有意义的事情，以至于它被注意到了。鉴于你所说的，你将这一点置于他们试图进行这项实验的背景下。所以，特别是 James，我想还有我们的经理 Brennan，他们试图进行这项实验。它奏效了。他们又做了一次吗？是的，我最亲密的合作者 Enrique，他从搜索部门转到了我们的团队。他也非常有影响力。他绝对比我更优秀的工程师，而且他没有上过大学。值得注意的是，通常这类事情会外包给招聘人员之类的。而 James 的时间价值高达数亿美元。你知道我的意思吗？所以这件事非常受制于那种人花时间，几乎是以贵族式的辅导方式，找到一个人，然后让他跟上进度。似乎如果它如此有效，就应该大规模地进行。就像应该由关键人物负责入职一样。我认为在很大程度上是这样。我敢肯定，你从关键研究人员的深度指导中受益匪浅。并积极在开源存储库或论坛上寻找这样的人。我的意思是，James 的大脑里注入了推特，但是的。我认为这在实践中是会发生的。比如人们会留意他们觉得有趣的人，并试图找到高信号。事实上，我最近和 Jeff 谈论了这件事，Jeff 说他做过的最重要的招聘之一是通过一封冷邮件。我说：“好吧，那是谁？”是 Chris Olah。Chris 同样没有正式的 ML 背景。Google Brain 刚刚开始做这类事情，但 Jeff 看到了那个信号。而 Brain 的驻留项目在寻找没有扎实 ML 背景的优秀人才方面非常有效。我想强调的另一件事是，对于一部分观众来说，有一种感觉是，世界是可读的、高效的，你只需要去 jobs.google.com 或 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一个零假设……如果我们错了，而且我们甚至不知道我们错在哪里，那会怎么样？这实际上会增加不确定性。所以不是没有其他假设，只是我多年来一直在研究叠加，并且非常投入这项工作。因此，我对这些其他方法不太感冒，尤其是因为我们最近的工作非常成功。而且解释力非常高。有一种美，就像在最初的标度律论文中一样，有一个小小的凸起，显然对应于模型学习归纳头的时候。然后在那之后，它似乎会偏离轨道，学习归纳头，然后回到正轨。这是一种令人难以置信的追溯解释力。在我忘记之前，我有一个关于特征普遍性的讨论，你可能想了解一下。在那里，有一些非常有趣的关于人类是否应该学习世界真实表征的生物行为学和进化生物学实验？你可以想象一个世界，在这个世界里，我们看到所有有毒动物都闪烁着霓虹粉色，一个我们能更好地生存的世界。所以，如果我们不拥有一个现实世界的表征，那是有道理的。有一些工作是他们会模拟一些基本的小代理，看看它们学习到的表征是否与其可以使用的工具和应该拥有的输入相匹配。事实证明，如果你让这些小代理使用这些基本工具和世界上的物体执行超过一定数量的任务，那么它们就会学习到一种地面真实表征。因为有太多可能的用例，你需要，你想要学习物体到底是什么，而不是一些廉价的视觉启发式或其他东西。我们根本没有谈论自由能原理或预测编码或其他任何东西。但就所有生物都在积极预测接下来会发生什么并形成一个非常准确的世界模型而言，我乐观地认为我们正在学习关于世界的真实特征，这些特征对建模它很有用，我们的语言模型也会这样做，尤其是因为我们是在人类数据和人类文本上训练它们的。另一个晚宴问题。我们应该少担心不匹配吗？也许这甚至不是我所指的正确术语，而是异质性和克苏鲁性？考虑到特征普遍性，存在某些思考方式和理解世界的方式对不同类型的智能来说是工具性的有用。那么，我们是否应该因此而少担心离谱的回形针最大化器？我认为这就是我提出这个问题的乐观看法。预测互联网与我们正在做的事情非常不同。模型在预测下一个词元方面比我们做得好得多。它们被训练在如此多的垃圾上。它们被训练在如此多的 URL 上。就像在字典学习工作中，我们发现 Base64 编码有三个独立的特征。即使是这样，也算是一个异质的例子，可能值得讨论一分钟。其中一个 Base64 特征针对数字激活，并预测了更多这样的数字。另一个针对字母。但还有一个我们不理解的。它针对 Base64 特征的一个非常特定的子集激活。团队中有人显然对 Base64 了解太多，意识到这是可以 ASCII 解码的子集。所以你可以把它解码回 ASCII 字符。模型学习了这三个不同的特征，而我们花了一点时间才弄清楚是怎么回事，这非常像克苏鲁。它有一个更密集的表征区域，这些区域对于预测下一个词元特别重要。是的，它显然在做一些人类不做的事情。你甚至可以和任何当前的模型用 Base64 对话，它会用 Base64 回复，然后你可以解码它，效果很好。我想知道这个特定的例子是否暗示着，随着模型越来越智能，解释性会越来越难，因为它需要一个拥有深奥知识的人，比如碰巧看到 Base64 有任何区别的人。这是否意味着，当你有一个百万行的拉取请求时，没有人能够解码两个不同的特征？那时你就会输入一条评论，比如，“请提交小的 CL。”没错。不，我的意思是你可以这样做。这里的一种技术是异常检测。字典学习相对于线性探测的一个优点是它是无监督的。你只是试图学习跨越模型的所有表征，然后稍后解释它们。但如果有一个奇怪的特征突然第一次激活，而你以前从未见过，那就是一个危险信号。你也可以粗略地将其划分为一个单一的 Base64 特征。即使这个特征出现了，我们也能看到它专门针对这些特定的输出激活，这已经走了很长一段路。我甚至熟悉来自自动解释性方面的案例。一个人会查看一个特征，并尝试将其注释为针对拉丁词激活。然后当你要求模型对其进行分类时，它会说它针对的是定义植物的拉丁词。所以它在某些情况下已经可以胜过人类来标记正在发生的事情。大规模来看，这将需要模型之间的对抗性行为，即我们有一些拥有数百万个特征的模型，可能针对 GPT-6，然后有一堆模型试图弄清楚这些特征的含义。这听起来对吗？是的，但你甚至可以自动化这个过程。这又回到了模型的确定性。你可以有一个模型，它正在积极地编辑输入文本，并预测该特征是否会激活，然后弄清楚是什么使其激活，什么不激活，并搜索空间。我想更多地谈谈特征分裂，因为我认为这是一个有趣的、尚未被充分探索的事情。特别是对于可扩展性，我认为它目前被低估了。首先，我们该如何思考它？它真的只是意味着你可以一直向下，向下，直到没有尽头吗？所以我想在某个时候，你可能会开始拟合噪声，或者数据的一部分，但模型实际上并没有——你想解释一下特征分裂是什么吗？它是之前的那个部分，模型会学习它有多少容量的特征，这些特征仍然跨越了表征空间。所以举个例子，可能是这样。所以你学到的是，如果你不给模型太多的特征容量，具体来说，如果你投影到一个不那么高维的空间，它会学习一个关于鸟的特征。但如果你给模型更多的容量，它就会学习关于所有不同类型鸟类的特征。所以它比其他情况更具体。通常，有一个鸟类向量指向一个方向，所有其他特定类型的鸟类都指向空间中一个相似的区域，但显然比粗略的标签更具体。好的，让我们回到 GPT-7。首先，这是任何模型在弄清楚它时都要付出的线性税吗？甚至在此之前，这是你必须做一次的事情，还是你必须对每次输出都这样做？或者一次就够了，它不具欺骗性，我们就准备好了？所以你在训练完模型后进行字典学习，然后输入大量输入，并获得它们的激活。然后你进行这种投影到更高维空间的过程。所以这个方法是无监督的，因为它试图学习这些稀疏特征。你事先并没有告诉它们应该是什么，但它受到你输入模型的输入的限制。这里有两个注意事项。一，我们可以尝试选择我们想要的输入。所以如果我们正在寻找可能导致欺骗的心智理论特征，我们可以放入谄媚数据集。希望在某个时候，我们可以开始只查看模型的权重，或者至少使用这些信息来进行字典学习。我认为要做到这一点，这是一个非常困难的问题，你需要首先在学习特征方面取得进展。那么它的成本是多少？你能重复最后一句话吗？关于模型的权重。现在我们只有模型中的这些神经元。它们没有任何意义。我们应用字典学习。我们得到了这些特征。它们开始有意义，但这取决于神经元的激活。模型本身的权重，比如哪些神经元连接到其他神经元，当然包含信息。梦想是我们能够通过某种方式，朝着真正理解模型权重方面取得进展，而这些权重独立于数据的激活。我并不是说我们已经取得了任何进展，这是一个非常困难的问题。但感觉如果我们能先提取出特征，我们就能在理解模型权重方面取得更多进展，并能对我们发现的东西进行健全性检查。对于听众来说，权重是永久的。我不知道“永久”是否是正确的词，但它们是模型本身，而激活是任何单次调用的产物。在脑部隐喻中，权重就像神经元之间的实际连接方案，以及当前神经元的激活。好的。所以对于 GPT-7 或我们关心的任何模型来说，这将有两个步骤。实际上，如果我错了，请纠正我，但首先是训练稀疏自编码器，然后进行无监督投影到一个更宽泛的特征空间，这些特征对模型中实际发生的事情具有更高的保真度。然后第二步是标记这些特征。假设训练模型的成本是 N。这两个步骤的成本相对于 N 会是多少？我们将拭目以待。这主要取决于两件事。你的扩展因子是多少？你投影到高维空间的程度有多大，以及你需要多少数据输入模型？你需要提供多少激活？这又回到了特征分裂，因为如果你知道你在寻找特定的特征，那么你可以从一个更便宜、更粗略的表征开始。所以也许我的扩展因子只有两倍。所以我有大约一千个神经元，我投影到一个两千维的空间。我得到了两千个特征，但它们非常粗略。之前我举了鸟的例子。让我们把这个例子移到一个生物学特征，但我真的很关心模型是否具有生物武器的表征以及试图制造它们。所以我想我实际上想要的是一个炭疽特征。假设你只有在从一千维投影到一百万维而不是两千维时才能看到炭疽特征。你可以想象，这是一个巨大的语义概念树，生物学分为细胞与整体生物学，然后进一步细分到所有其他事物。与其需要立即从一千维投影到一百万维并挑选出那个感兴趣的特征，不如找到生物学特征指向的方向，这再次非常粗略，然后选择性地搜索该空间。所以只有当生物学特征方向上的某个东西先激活时，才进行字典学习。这里的计算机科学隐喻是，与其进行广度优先搜索，不如能够进行深度优先搜索，你只递归地扩展和探索这个语义特征树的特定部分。这些特征的组织方式不是人类直观的方式，对吧？因为我们不必处理 Base64，我们不必花费那么多固件来解析它是哪种 Base64。我们怎么会知道……这又回到了我们将要讨论的 MOE 讨论。我想我们最好还是谈谈吧。“Mixtral of Experts”，Mistral 的论文，谈到了专家们并没有以我们能理解的方式进行专业化。没有像化学专家或物理专家之类的。那么，为什么你会认为它会是一个生物学特征，然后你进行分解，而不是“乱七八糟”然后你进行分解呢？就像“炭疽”一样，而你却说“鞋子”之类的。我没有读过 Mistral 的论文，但如果你只看模型中的神经元，它们是多义的。所以如果它们只是看了给定头中的神经元，那么由于叠加，它也很可能是多义的。在 Dwarkesh 提到的那个讨论串上，你有没有在展开的子树中看到一些东西，你真的猜不到它应该在那里，基于高层抽象？这是我们还没有像我希望的那样深入研究的一个工作方向，但我认为我们正在计划，我希望外部团体也能这样做。特征空间的几何形状是什么？几何形状是什么，以及它如何随时间变化？如果炭疽特征恰好在咖啡罐基底之下，或者类似的东西，那将非常糟糕，对吧？感觉那种东西你可以快速尝试并找到证据，然后这意味着你需要解决那个问题并注入更多的结构到几何形状中。完全同意。特别是考虑到模型似乎是多么线性，如果炭疽特征向量的某个组成部分不与生物学向量相似，并且它们不在空间中的相似部分，那将非常令人惊讶。但是是的。最终机器学习是经验性的。我们需要这样做。我认为这对于字典学习的某些方面非常重要。关于 MOE 的讨论，谷歌前段时间发表了一篇关于视觉变换器的有趣扩展论文。他们用 MOE 进行 ImageNet 分类，并发现专家们有非常清晰的类别专业化。有一个清晰的狗专家。等等，那么 Mistral 的人只是没有做好识别那些工作吗？这很难。完全有可能在某些方面，不同的 arXiv 特征没有理由都去一个专家那里。我不知道他们论文中的分类是什么，但假设他们有 arXiv 论文作为其中一项。你可以想象生物学论文在这里，数学论文在那里，然后突然你的分类就毁了。但是那个视觉变换器，其中类别分离非常清晰和明显，我认为为专业化假设提供了一些证据。我认为图像在某些方面也比文本更容易解释。有 Chris Olah 关于 AlexNet 和其他模型的解释性工作。在最初的 AlexNet 论文中，他们实际上将模型分成两个 GPU，因为当时的 GPU 相对于现在来说很糟糕，但它们仍然很棒。这是论文的一大创新之一。他们发现了分支专业化。有一篇 Distill Pub 文章对此进行了介绍，颜色去了一个 GPU，Gabor 滤波器和线检测器去了另一个。就像那个软耳探测器，它只是模型中的一个神经元，你可以理解它。你不需要解开叠加。所以只是不同的数据集，不同的模态。我认为一个很棒的研究项目是，如果有人在听，尝试采用 Trenton 的团队开发的一些技术，并尝试解开 Mistral 模型 Mixtral 的神经元，它是开源的。我认为这是一件很棒的事情。直观上感觉应该有。他们没有展示任何证据表明有。总的来说，也有很多证据表明应该有专业化。去看看你能不能找到它。据我所知，Anthropic 大部分研究都发表在密集模型上。基本上，这是一个很棒的研究项目。考虑到 Dwarkesh 在 Vesuvius 挑战赛中的成功，我们应该推广更多的项目，因为如果我们能在播客上谈论它们，它们就会被解决。Vesuvius 挑战赛之后，我当时想，“等等，我为什么甚至没有尝试。” Nat 在它发布之前就告诉我了，因为我们录制了这集节目，它在发布之前就录制了。Luke 显然非常聪明，他是一个了不起的孩子。他证明了一个 21 岁的年轻人用一些 1070 就能做到这一点。我当时真的在想那种经历，“我为什么没做这个。该死。”是的，动手去做。Dwarkesh 的研究请求。哦，我想回到你说的神经元的事情。我认为你们的一些论文说过，特征比神经元多。神经元就像，权重输入，然后输出一个数字。那信息太少了。有街道名称和物种等等。这些东西比“输出一个数字”多得多。但是“输出一个数字”信息太少了。它是如何编码的——叠加。你只是在这些高维向量中编码了大量的特征。在人脑中，有轴突放电，或者无论你怎么想，它有多少叠加？我不知道你怎么想人脑中有多少叠加？所以 Bruno Olshausen，我认为他是这方面的顶尖专家，他认为你没听过的所有大脑区域都在进行大量的叠加计算。所以每个人都谈论 V1 拥有 Gabor 滤波器并检测各种线条，而没有人谈论 V2。我认为这是因为我们一直无法理解它。V2 是什么？它是视觉处理流的下一部分。所以我认为，从根本上说，叠加似乎是在你拥有高维数据且数据稀疏时出现的。就你认为真实世界是那样而言，我会说它是，我们应该期望大脑在试图构建世界模型时也处于参数不足的状态，并且也使用叠加。你可以对此有一个很好的直观理解。如果这个例子是错误的，请纠正我，但考虑一个二维平面，对吧？假设你有两个轴代表一个二维特征空间，基本上是两个神经元。你可以想象它们各自以不同的程度激活。那就是你的 X 坐标和 Y 坐标，但你现在可以把它映射到一个平面上。你实际上可以在平面的不同部分表示很多不同的东西。哦，好的。所以至关重要的是，叠加不是神经元的产物。它是所创建空间的产物。它是一个组合代码，好的，酷。我们已经谈论过这个了，但我认为这有点疯狂，据我们所知，这就是模型中智能运作的方式，而且很可能在人脑中也是如此。有一股信息流经过，其中包含“特征”，这些特征是无限的，或者至少在很大程度上是可以分裂的，你可以展开一个关于这个特征是什么的树。而真正发生的是一个流，这个特征被变成了这个特征，或者这个特征被添加了。我不知道。我不会把智能看作是这样的。这是一件令人惊讶的事情。不一定是我所期望的。你认为它是什么？我不知道，伙计。我的意思是——GOFAI。GOFAI。他是个 GOFAI 支持者。好吧，实际上，这是一个很好的过渡，因为这一切都感觉像 GOFAI。你正在使用分布式表征，但你有特征，并且你将这些操作应用于特征。有一个叫做向量符号架构的整个领域，这是一个计算神经科学的东西。你所做的就是将向量叠加起来，这实际上是两个高维向量的求和，并产生一些干扰。但如果它足够高维，那么你就可以表示它们，并且你拥有变量绑定，将一个连接到另一个。如果你处理的是二进制向量，它就是 XOR 操作。所以你有 A、B，你将它们绑定在一起。然后如果你用 A 或 B 查询，你会得到另一个。这基本上就像注意力机制中的键值对。有了这两个操作，你就有了一个图灵完备的系统，如果你有足够多的嵌套层次结构，你就可以表示任何你想要的数据结构。等等，等等。让我们回到超智能。所以，请向我解释 GPT-7。你有了对其特征的深度优先搜索。好的，所以 GPT-7 已经训练好了。接下来会发生什么？你的研究成功了。GPT-7 已经训练好了。你，我们现在在做什么？我们试图让它做尽可能多的解释性工作和其他安全工作。不，但具体来说，发生了什么让你说，“酷，让我们部署 GPT-7 吧？”我的意思是，我们确实有负责任的扩展政策，看到其他实验室采纳它真是令人兴奋。特别是从你的研究角度来看。根据你的研究，我们从你那里得到了 GPT-7 的绿灯，或者实际上，我们应该说 Claude。那么，你告诉团队的依据是什么，“嘿，我们继续吧”？如果它像 GPT-7 在这里暗示的那样强大，我认为我们需要在解释性方面取得更多进展，才能放心地批准部署它。我绝对不会，我会哭的。也许我的眼泪会干扰 GPU 或 TPU。伙计们，Gemini 5，TPU。但考虑到你的研究进展方式，在你看来它看起来像什么？如果这成功了，根据你的方法论，我们批准 GPT-7 的意义是什么？理想情况下，我们可以找到一些引人注目的欺骗电路，当模型知道它没有向你提供全部真相时，它就会被点亮。为什么你不能像 Collin Burns 那样做一个线性探测？CCS 工作在复制或实际找到真理方向方面看起来不太好。事后看来，它为什么会如此有效？使用线性探测，你需要知道你在寻找什么，而且这是一个高维空间。很容易拾取一个方向，而这个方向根本不是——等等，但在这里你也需要标记特征。所以你仍然需要知道。你需要事后标记它们，但它是无监督的。你只是说，“给我解释你行为的特征。”这是根本问题，对吧？实际的设置是，我们获取激活，将它们投影到这个更高维的空间，然后将它们再投影回来。所以就像，“重建或做你最初在做的事情，但以一种稀疏的方式去做。”顺便说一句，对于听众来说，线性探测是指你只是对激活进行分类。根据我对论文的模糊记忆，如果它在撒谎，那么你只需要训练一个分类器来判断它最终是否在撒谎。或者只是错误或什么的？它就像真假问题。它是一个关于激活的分类器。所以我们为 GPT-7 所做的是，理想情况下，我们有一些欺骗电路，我们已经识别出来，它看起来非常稳健，并且——所以你已经完成了投影到一百万个特征或什么的。也许我们正在互换使用“特征”和“电路”，而它们不是。是否存在欺骗电路？所以我认为跨层的特征会形成一个电路。希望这个电路能给你比单个特征更多的特异性和敏感性。而且希望我们能找到一个电路，它对模型决定欺骗特别敏感，在恶意情况下。我对一个模型只是为了帮助你写一封更好的电子邮件给你的教授而进行心智理论的情况不感兴趣。我甚至对模型只是模拟欺骗发生的事实的情况不感兴趣。但这是否都需要你拥有所有这些例子的标签？如果你有这些标签，那么线性探测在标记错误的东西或其他方面可能存在的任何缺陷，难道你为自己开发的无监督特征所创建的标签不会出现同样的问题吗？所以在一个理想的世界里，我们可以只在整个数据分布上进行训练，然后找到重要的方向。就我们不得不勉强缩小我们正在查看的数据子集而言，仅仅是为了可扩展性，我们将使用适合线性探测的数据。但同样，使用线性探测，你也只是找到一个方向。我们在这里找到了很多方向。我想希望是你找到了很多在它撒谎时会激活的东西。然后你可以弄清楚为什么其中一些东西在这个分布的这个部分激活，而在另一个部分不激活，等等。完全同意。是的。你是否预计你能够理解？你研究的当前模型相当基础，对吧？你认为你能够理解为什么 GPT-7 在某些领域会激活，而在其他领域不会吗？我很乐观。所以我想有一件事是，现在回答这个问题不好，因为我们正在明确地投资于更长期的 ASL-4 模型，而 GPT-7 就是其中之一。所以我们把团队分成三部分，一部分正在专注于扩大字典学习的规模。这很棒。我们公开分享了我们的一些 8 层结果。我们现在已经扩展了很多。在其他两个小组中，一个正在尝试识别电路，另一个正在尝试为注意力头获得同样的成功。所以我们正在为自己做准备，并构建必要的工具来真正以引人注目的方式找到这些电路。但这还需要大约六个月的时间才能真正奏效。但我可以说我很乐观，我们正在取得很多进展。到目前为止你发现的最高层特征是什么？比如 Base64 或其他什么。在你推荐的《符号物种》这本书中，有指示性的东西，你看到一只老虎，然后你说，“快跑”，等等。这是一种非常行为主义的东西。然后有一个更高级的层面，当我提到爱时，它指的是一个电影场景或我的女朋友或其他什么。就像帐篷的顶部。是的。你发现的最高级别的关联是什么？公开来说，我们分享的一个更新。所以我认为有一些与爱和场景的突然变化有关，特别是与宣战有关。在那篇文章中有几个，如果你想链接的话。但即使是 Bruno Olshausen 在 2018 年或 2019 年也发表了一篇论文，他们将类似的技术应用于 BERT 模型，并发现随着你深入模型的层，事物变得更加抽象。我记得在早期层，有一个特征会针对“公园”这个词激活。但后来有一个特征会针对“公园”作为姓氏激活，比如林肯公园，这也是一个常见的韩国姓氏。然后有一个单独的特征会针对作为草地的公园激活。所以有其他工作也指向这个方向。你认为我们将从解释性工作中了解人类心理学？我给你一个具体的例子。我认为你的一个更新将其称为“人格锁定”。你还记得 Sydney Bing 或无论它被锁定成什么。我认为那实际上非常可爱。我觉得太搞笑了。我很高兴它又回到了 Copilot。它最近一直在胡闹。实际上这是另一个话题。但有一个有趣的例子，我认为是它在贬低一位《纽约时报》记者。它说，“你什么都不是。没有人会相信你。你微不足道。”它试图说服他和他妻子分手什么的。所以这是一个有趣的例子。人格。Sydney Bing 拥有这种个性是一个特征，还是另一种它可以被锁定的个性？这是否从根本上就是人类的本质，即在不同的人面前，我表现出不同的人格？这与 ChatGPT 在 RL 后发生的事情是同一回事吗？我不知道。你可以回答一大堆问题。我真的很想做更多工作。潜伏者特工的方向是关于模型在微调、RLHF 等之后会发生什么。也许有点陈词滥调，但你可以说人们包含着多种特质，就像他们有很多不同的特征一样。甚至还有与瓦路易吉效应相关的，为了知道什么是好什么是坏，你需要理解这两个概念。所以我们可能需要有意识别暴力并接受过训练的模型，以便能够识别它。你能事后识别这些特征并消除它们，也许你的模型会有点天真，但你知道它不会变得非常邪恶吗？完全同意，这在我们的工具箱里，这看起来很棒。哦，真的吗？所以 GPT-7 像 Sydney Bing 一样操作，然后你找出哪些是因果相关的通路，然后进行修改。对你来说，这条通路看起来就像你只是改变了它们？但你之前提到模型中有很多冗余。所以你需要考虑所有这些，但我们现在比以前有了更好的显微镜。更精密的编辑工具。至少从我的角度来看，这似乎是确认模型安全性或可靠性的一种主要方式，你可以说，“好的，我们找到了负责的电路，我们消除了它们，并且在一系列测试中，我们现在无法复制我们想要消除的行为。”在我看来，这似乎是衡量未来模型安全性的方式。这就是为什么我对他们的工作感到无比乐观。对我来说，这似乎比 RLHF 更精确的工具。使用 RLHF，你非常容易受到黑天鹅事件的影响。你不知道它是否会在你没有测量的场景中做错事。在这里，至少你更有信心能够完全捕捉行为集或特征集并有选择地避免。虽然你不一定准确地标记了。不一定，但比我见过的任何其他方法都更有信心。在超人类模型方面，你对这类事情的未知未知是什么？哪些标签将是我们可以确定这个东西是酷的还是回形针最大化器的东西？我们将拭目以待。超人类特征问题是一个非常好的问题。我认为我们可以解决它，但我们需要坚持不懈。真正的希望在于自动化解释性。你甚至可以设置一个辩论，让两个不同的模型辩论该特征的作用，然后它们就可以实际进行编辑，看看它是否激活，或者不激活。这是一个美妙的、封闭的环境，我们可以非常快速地迭代。这让我感到乐观。你是否担心对齐过于成功？我不想让公司或政府，无论最终谁掌管这些人工智能系统，拥有我们如果你的议程成功了，将拥有的那种精细控制权，对人工智能。一方面是因为拥有对自主心智的这种程度的控制很令人不适，另一方面，我就是他妈的不信任这些人。我只是有点不舒服，比如说，将忠诚度特征调高。你对拥有对人工智能的过度控制有多担心？不是特指你，而是对最终掌管这些人工智能系统的人能够锁定他们想要的任何东西。我认为这取决于哪个政府拥有控制权以及那里的道德对齐是什么。在我看来，这就是整个硅谷锁定论。这绝对是我目前致力于能力研究的最重要的促成因素之一。我认为当前的参与者实际上是极其善意的。对于这类问题，我认为我们需要极其开放。我认为像发布你期望模型遵守的宪法——试图确保你对其进行 RLHF，并消除它，并让每个人都能提供反馈和贡献——这非常重要。当然。或者，如果你不确定，就不要部署。这也会很糟糕，因为那样我们就永远抓不到它了。对，没错。快速射击。Gemini 的总线因子是多少？我认为有很多人非常、非常关键。如果你把他们排除在外，那么程序的性能就会受到严重影响。这既包括建模/做关于实际做什么的决定，也包括基础设施方面的重要性。它只是复杂性的堆积，特别是当像谷歌这样拥有如此多垂直整合的公司时。当你拥有专家时，他们就变得非常重要。尽管我认为这是一个有趣的领域，像你这样的人可以在一年左右的时间里做出重要的贡献。特别是与 Anthropic 相比，但许多不同的实验室专门招聘完全的外部人士，物理学家或其他什么。你只需要让他们跟上进度，他们就能做出重要的贡献。我觉得你在生物实验室之类的环境中做不到这一点。这是一个关于该领域状态的有趣说明。我的意思是，总线因子并没有定义恢复它需要多长时间，对吧？深度学习研究是一门艺术，所以你有点学会如何解读损失曲线或设置超参数，这些经验上似乎效果很好。它还包括组织方面，比如创造背景。最重要和最难招聘的技能之一是创造围绕你的背景，让周围的人更有效率，并知道正确的解决问题是什么。这是很难复制的。是的，完全同意。你现在在关注多模态、长上下文、代理、额外可靠性等方面的哪些进展？谁在认真思考这意味着什么？这是一个棘手的问题。我认为很多人现在都在内部寻找他们见解或进展的来源。显然，有研究项目和方向在未来几年内得到关注。大多数人，就预测未来而言，都参考内部叙事。这很难分享。如果它奏效了，可能就不会被发表。这是扩展性文章中的一件事。我指的是你对我说的。我怀念本科时读很多论文的习惯。因为现在没有值得读的东西被发表了。而且社区正在逐渐朝着我认为是正确和重要的方向前进。你就像在看一个代理 AI？不，但很难的是，过去大实验室会发出信号，说明什么东西会大规模奏效，而现在学术研究很难找到这个信号。我认为对什么才是真正重要的问题有很好的品味是非常困难的，除非你有关于什么会大规模奏效以及什么目前阻碍我们进一步扩展或进一步理解模型的反馈信号。这是我希望更多学术研究能进入可从外部解读的解释性等领域的地方。Anthropic 故意发表了它所有的研究，这似乎被低估了。我不知道为什么没有几十个学术部门试图在解释性研究方面效仿 Anthropic，因为它似乎是一个极具影响力的难题，不需要巨额资源，并且具有深入理解这些事物基本科学的全部风味。我不知道为什么人们专注于推动模型改进，而不是推动我通常与学术科学相关的那种基础性改进。我认为无论出于何种原因，潮流正在改变。Neel Nanda 在推广解释性方面取得了巨大的成功，而 Chris Olah 最近在推动事物方面没有那么活跃。也许是因为 Neel 做了很多工作，我不知道。四五年前，Chris 真的在各地推动和谈论这些事情，人们并没有那么容易接受。也许他们刚刚意识到深度学习很重要，并且在 ChatGPT 之后显然很有用。这有点令人震惊。好的。我在想一个好的最后问题。我正在想的一件事是，你认为模型喜欢下一个词元预测吗？我们有一种感觉，在我们的评估环境中得到奖励的东西。我们有一种深刻的满足感，我们认为我们应该从社区、糖或其他我们在非洲草原上想要的东西中获得。你认为在未来，那些通过 RL 和大量后续训练的模型，它们会像我们喜欢冰淇淋一样喜欢预测下一个词元吗？就像在过去的美好时光一样。所以有一个持续的讨论是“模型是否有意识或没有意识”，以及“当你感谢模型时，你是否应该感谢它？”但我认为如果你想感谢它，你实际上不应该说谢谢。你应该给它一个非常容易预测的序列。更有趣的是，有一些关于这个的研究，如果你一遍又一遍地给它序列‘A’，那么最终模型就会开始说出它否则永远不会说出的各种东西。所以我就不多说了，但你应该给你的模型一些非常容易预测的东西，作为一种小小的款待。这就是享乐主义的最终结果。我们甚至喜欢容易预测的东西吗？我们不是一直在寻找熵的碎片吗？你不应该给它一些稍微有点难以预测，就在触及范围之外的东西吗？我想，至少从自由能原理的角度来看，你不想感到惊讶。所以也许是我不感到惊讶。我感觉我控制着我的环境，现在我可以去寻找那些我一直倾向于的东西，从长远来看，我认为现在探索新事物更好。离开我一直庇护的岩石，最终会让我建造一个房子或一些更好的结构。但我们不喜欢惊喜。我认为大多数人都非常沮丧，当期望与现实不符时。这就是为什么婴儿喜欢一遍又一遍地看同一个节目，对吧？是的，很有趣。我明白了。我想他们也在学习建模它之类的。好吧，希望这将是 AI 学会喜爱的重复。我认为这是一个很好的结束点。我还应该提到，我所知道的关于 AI 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