Kính hiển vi OpenAI

Chúng tôi đang giới thiệu  OpenAI Microscope (mở trong cửa sổ mới), một bộ sưu tập các hình ảnh trực quan của mọi lớp và nơ-ron quan trọng của tám "sinh vật mô hình" thị giác thường được nghiên cứu về khả năng diễn giải. Kính hiển vi giúp phân tích các đặc điểm hình thành bên trong các mạng nơ-ron này dễ dàng hơn và chúng tôi hy vọng nó sẽ giúp cộng đồng nghiên cứu khi chúng ta tiến tới hiểu các hệ thống phức tạp này.

Xem thêm: mua tài khoản ChatGPT Plus chính hãng giá rẻ 

Khả năng của mạng nơ-ron hiện đại là kết quả của sự tương tác giữa hàng nghìn nơ-ron (đôi khi là hàng chục nghìn hoặc hơn!). Để hiểu được hành vi của chúng, chúng tôi muốn có thể nhanh chóng và dễ dàng điều tra chi tiết các tương tác của nơ-ron này và chia sẻ những quan sát đó. Điều này đặc biệt đúng trong môi trường cộng tác. Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể suy đoán:

Khởi đầuV1  4c:447 (mở trong cửa sổ mới) là một máy dò xe được xây dựng từ một máy dò bánh xe ( 4b:373 (mở trong cửa sổ mới)) và một máy dò cửa sổ ( 4b:237 (mở trong cửa sổ mới)).

Khi ai đó đưa ra tuyên bố như thế này, sẽ rất hữu ích nếu những người khác có thể nhanh chóng khám phá các tế bào thần kinh đó, đánh giá tuyên bố và khám phá ra những điều mới. Đây là mục tiêu của OpenAI Microscope.

Kính hiển vi trực quan hóa một cách có hệ thống mọi tế bào thần kinh trong một số mô hình thị giác thường được nghiên cứu và làm cho tất cả các tế bào thần kinh đó có thể liên kết được. Chúng tôi hy vọng điều này sẽ hỗ trợ cộng đồng khả năng diễn giải theo nhiều cách:

+ Mặc dù các mô hình và hình ảnh trực quan này đã là mã nguồn mở (chúng tôi giúp duy trì  thư viện lucid (mở trong cửa sổ mới), được sử dụng để tạo ra tất cả các hình ảnh trực quan trong Microscope) việc hình ảnh hóa các tế bào thần kinh rất tẻ nhạt. Microscope thay đổi vòng phản hồi của việc khám phá các tế bào thần kinh từ vài phút thành vài giây. Vòng phản hồi nhanh này rất cần thiết đối với chúng tôi trong việc khám phá các tính năng bất ngờ như máy dò tần số cao-thấp trong  dự án mạch đang diễn ra (mở trong cửa sổ mới).

+ Việc tạo ra các mô hình và nơ-ron có thể liên kết cho phép xem xét ngay lập tức và khám phá sâu hơn các nghiên cứu đưa ra tuyên bố về các nơ-ron đó. Nó cũng loại bỏ sự nhầm lẫn tiềm ẩn về mô hình và nơ-ron nào đang được thảo luận (chúng ta đang nói về phiên bản nào trong năm phiên bản của InceptionV1?). Điều này thực sự hữu ích cho sự hợp tác, đặc biệt là khi các nhà nghiên cứu ở các tổ chức khác nhau.

+ Một trong những điều tuyệt vời về khả năng diễn giải như một lĩnh vực của ML là khả năng tiếp cận của nó. So với nhiều lĩnh vực khác, nó đòi hỏi ít quyền truy cập vào máy tính hơn. Nhưng việc hình dung một cách có hệ thống các mạng nơ-ron vẫn có thể mất hàng trăm giờ GPU. Chúng tôi hy vọng rằng, bằng cách chia sẻ các hình dung của mình, chúng tôi có thể giúp duy trì khả năng diễn giải ở mức độ dễ tiếp cận cao.

Giống như các nhà sinh vật học thường tập trung vào việc nghiên cứu một vài "sinh vật mô hình", Microscope tập trung vào việc khám phá một số ít mô hình một cách chi tiết. Bản phát hành ban đầu của chúng tôi bao gồm chín mô hình thị giác thường được nghiên cứu, cùng với một số kỹ thuật trực quan hóa mà chúng tôi thấy đặc biệt hữu ích trong việc nghiên cứu chúng. Chúng tôi có kế hoạch mở rộng sang các mô hình và kỹ thuật khác trong những tháng tới.

Chúng tôi rất vui mừng khi thấy cộng đồng sẽ sử dụng Microscope như thế nào và chúng tôi khuyến khích bạn tái sử dụng các tài sản này. Đặc biệt, chúng tôi nghĩ rằng nó có nhiều tiềm năng trong việc hỗ trợ  sự hợp tác của Circuits (mở trong cửa sổ mới)—một dự án nhằm đảo ngược kỹ thuật mạng lưới nơ-ron bằng cách phân tích từng nơ-ron riêng lẻ và kết nối của chúng—hoặc công việc tương tự.

• Tìm hiểu về tài khoản ChatGPT-4 chính hãng là gì?