GPT-2の挙動を説明するためにGPT-4を使用するOpenAI

大規模言語モデル（LLM）は、モデル全体が次に何を「言う」かに影響を与えるために、テキスト中の特定のパターンを観察する「ニューロン」で構成されているという点で、脳のようなものです。しかし、LLMのパラメーターの数は非常に多く、もはや人間が解釈することができないため、LLMは「ブラックボックス」的な感覚を持ち、バイアス、幻覚、創発、その他多くの解釈不十分な現象の影響を受けます。GPT-4を使ってGPT-2を解釈していますが、GPT-2は4年前にリリースされ、30万個の「ニューロン」しかありません。このツールのコードとすべての「ニューロン」解釈データは現在オープンソースで公開されており、オープンAIによれば、このツールはまだ初期段階です。その結果得られた解釈は満足のいくものではなく、GPT-4でさえGPT-2の行動を人間が理解できる言葉で説明することはできないようです。

オープンソースとAIによる監視ネットワークでUFOを探索

UFO現象に関する公式発表の透明性と信頼性の欠如に不満を抱いていた開発者チームは、Sky360と呼ばれるオープンソースの市民科学プロジェクトで自分たちの手で問題を解決することにしました。このプロジェクトは、24時間空を監視する安価な監視ステーションで世界中をカバーすることを目指しており、AIや機械学習を使って異常な行動を発見する計画もあります。Sky360の監視ステーションは、広角魚眼レンズと傾斜カメラで構成されており、基盤となるソフトウェアは、捕捉された運動事象の初期分析を実行し、ズームインして追跡し、さらに分析するかどうかを決定します。ハードウェアはすべて、安価に購入できる市販の部品で組み立てることができます。現在、世界中に20のモニタリングステーションがあり、6月には開発者向けに最初のオープンソースバージョンをリリースする予定。